IndexError: Index dimension must be 1 or 2

2024年6月8日2024年6月17日

エラーの原因は、X_test_with_nb_pred_proba がスパース行列形式であるため、特定の行と列を指定して特徴量を追加する際に、インデックスの次元が正しくないことです。スパース行列には2次元のインデックスを指定する必要がありますが、現在のコードでは1次元のインデックスしか指定していません。

この問題を解決するためには、スパース行列を変換して密な行列に変換し、特徴量の追加を行った後、再度スパース行列に変換する必要があります。

修正したコードは次の通りです：

python
import numpy as np
from scipy.sparse import hstack

# 分類器のクラス数を取得
num_classes = len(best_model.classes_)

# 分類器のクラスごとの予測確率を特徴量として追加
for i in range(num_classes):
    # 各クラスの確率を取得
    class_probabilities = y_desc_pred[:, i]
    
    # 各データポイントでの予測クラスを取得
    predicted_class = np.argmax(class_probabilities)
    
    # 予測確率を特徴量として追加
    column_name = f'nb_pred_proba_{best_model.classes_[i]}'
    X_test_with_nb_pred_proba[column_name] = class_probabilities

# スパース行列から密な行列に変換
X_test_with_nb_pred_proba_dense = X_test_with_nb_pred_proba.toarray()

# 密な行列をスパース行列に変換
X_test_with_nb_pred_proba_sparse = csr_matrix(X_test_with_nb_pred_proba_dense)

この修正により、スパース行列の次元の不一致エラーが解決され、特徴量の追加が正常に行われるはずです。