ValueError: X has 1561560 features, but MultinomialNB is expecting 88432 features as input. この数値って何で決められるの？88432って
MultinomialNBのインスタンスが期待する特徴量数は、モデルの学習時に使用されたトレーニングデータの特徴量数に基づいています。具体的には、fitメソッドを呼び出した際に、モデルが学習した特徴量数が使用されます。
こ ...
行数が異なるのは関係ない？
行数の違いは影響しません。行数が異なることは、新しいデータがトレーニング時に使用されたデータと異なるサンプル数を持つ可能性があることを意味しますが、それはモデルの予測に直接的な影響を与えるものではありません。
モデルが予測 ...
もしかして、文字コードって関係ある？
はい、文字コードは関係があります。データを読み込む際に適切な文字コードを指定することが重要です。特に日本語のテキストデータの場合、データがShift-JISやUTF-8などの文字コードでエンコードされている場合があります。
オーバーサンプリングとかの影響はない？
オーバーサンプリングは、訓練データセットのクラスの不均衡を解消するために使用される技術です。ナイーブベイズモデルのトレーニング中に使用されるデータセットがオーバーサンプリングされた場合、モデルが学習するデータの分布が変わります。そのた ...
特徴量のカラムの数が違うっていう事？
はい、その通りです。特徴量の数が異なることが問題の原因です。ランダムフォレストモデルは、訓練時に使用された特徴量の数と同じ数の特徴量が予測時に提供されることを期待します。
エラーメッセージからもわかるように、訓練時には58 ...
————————————————————————— ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 47 36 X_combined = hstack([X_product_name_vectorized, 37 X_category_name_vectorized, 38 X_description_vectorized, (…) 42 X_maker_name_japanese_vectorized, 43 X_supplier_name_vectorized]) 46 # モデルを使用して予測を行う —> 47 y_pred = rf_classifier.predict(X_combined) 49 # 予測結果をDataFrameに追加 50 data_to_predict[‘predicted_size’] = y_pred File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:823, in ForestClassifier.predict(self, X) 802 def predict(self, X): 803 “”” 804 Predict class for X. 805 (…) 821 The predicted classes. 822 “”” –> 823 proba = self.predict_proba(X) 825 if self.n_outputs_ == 1: 826 return self.classes_.take(np.argmax(proba, axis=1), axis=0) … 416 f”X has {n_features} features, but {self.__class__.__name__} ” 417 f”is expecting {self.n_features_in_} features as input.” 418 ) ValueError: X has 560 features, but RandomForestClassifier is expecting 58373 features as input.
このエラーは、モデルを訓練する際に使用した特徴量の数と、新しいデータに適用しようとしている特徴量の数が異なることを示しています。この問題は、新しいデータをモデルに適用する際に、特徴量の数を一致させる必要があることを意味しています。
このモデルを保存して、本番の予測につかったらいい？
はい、モデルを保存して本番の予測に使用することができます。モデルを保存すると、後で再利用できますし、必要に応じて異なるデータに対して予測を行うことができます。
Pythonでは、joblibライブラリやpickleモジュー ...
————————————————————————— ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[186], line 50 40 X_combined = hstack([X_product_name_vectorized, 41 X_category_name_vectorized, 42 X_description_vectorized, (…) 46 X_maker_name_japanese_vectorized, 47 X_supplier_name_vectorized]) 49 # モデルを使用して予測を行う —> 50 y_pred = rf_classifier.predict(X_combined) 52 # 予測結果をDataFrameに追加 53 data_to_predict[‘predicted_size’] = y_pred File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:823, in ForestClassifier.predict(self, X) 802 def predict(self, X): 803 “”” 804 Predict class for X. 805 (…) 821 The predicted classes. 822 “”” –> 823 proba = self.predict_proba(X) 825 if self.n_outputs_ == 1: 826 return self.classes_.take(np.argmax(proba, axis=1), axis=0) … 416 f”X has {n_features} features, but {self.__class__.__name__} ” 417 f”is expecting {self.n_features_in_} features as input.” 418 ) ValueError: X has 1561560 features, but RandomForestClassifier is expecting 58373 features as input.
エラーが発生しています。RandomForestClassifierは、fitメソッドで学習した特徴量の数と予測時の特徴量の数が一致しないと予測できません。
これは、テキストデータをベクトル化した後に、ナイーブベイズの予測 ...
stopwordsを無視したい
CountVectorizerを使用する際に、stop_wordsパラメータをNoneに設定することで、ストップワードを無視するようにできます。以下はその方法です：
pythonfrom sklearn.feature ...
stopwordsの設定をしたい
CountVectorizer において stop_words パラメータを使用することで、ストップワードを指定することができます。ストップワードは、処理対象外とする単語のリストです。以下は、stop_words パラメータを使用して ...
CountVectorizer min_dfで対応したい
CountVectorizer の min_df パラメータは、トークンが現れる最小文書頻度を指定します。これにより、指定した文書頻度よりも低い頻度で現れるトークンは無視されます。
以下は、min_df パラメータを設定し ...
# CSVファイルを読み込む data_to_predict = pd.read_csv(csv_file_path,encoding=”cp932″) # 欠損値を含む行を除外する data_to_predict.dropna(subset=[‘category_name’], inplace=True) どこかに欠損があれば該当行を全て削除したい
提供されたコードは、category_name 列に欠損値が含まれている行をデータから削除する方法を示しています。これにより、欠損値が存在する行が全て削除されます。
欠損値が他の列に存在している場合も同様に処理したい場合は ...
(0, 560)
特徴量の形状が (0, 560) ということは、行数が0で列数が560であることを意味します。つまり、特徴量が生成されていないか、生成された特徴量が0行であることを示しています。
このような場合、通常はデータの前処理段階で ...
shapeってどうやるの
特徴量の形状（shape）を確認するには、NumPy配列やPandas DataFrameなどのデータ構造において、.shape属性を使用します。
具体的な方法は以下の通りです。
NumPy配列の場合：pyt ...
# ナイーブベイズの予測を含む新しい特徴量を作成 nb_predictions = best_model.predict(X_test) X_rf = np.column_stack((X_test.toarray(), nb_predictions)) # ランダムフォレストのトレーニング rf_classifier = RandomForestClassifier() rf_classifier.fit(X_rf, y_test) # テストデータでの予測と評価 y_pred_rf = rf_classifier.predict(X_rf) accuracy_rf = accuracy_score(y_test, y_pred_rf) print(“Random Forest Accuracy:”, accuracy_rf) print(“Random Forest Classification Report:”) print(classification_report(y_test, y_pred_rf)) AUCも出せる？
はい、AUC（Area Under the ROC Curve）は、分類モデルの性能を評価するための一般的な指標です。AUCは、ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）の下の領域を表 ...