какие типы данных получают в качестве параметров метод, предсказывающий экземпляр LinearRegression из sklearn?

Question

Я делаю пример Линейная регрессия с sciki-learn , но я запутался в методе предсказания ;

В Scikit-Learn вы увидите это;

my_Linear_Model.predict(self, X)

Параметры:

X : массив_подобной или разреженной матрицы, форма(n_samples, n_features) Samples.

Примечание: array_like не дает мне достаточно информации о том, какой тип данных может получить метод прогнозирования. Помните, что с Pandas мы имеем дело с объектами Serie и DataFrame.

Я хочу знать различные типы массивов, которые может получить метод предсказания.

Answer 1

Примечание: array_like не дает мне достаточно информации о том, какой тип данных может получить метод прогнозирования. Помните, что с Pandas мы имеем дело с объектами Serie и DataFrame.

Для линейной регрессии в scikit-learn вам нужно использовать числовые типы ваших столбцов (int oder float), другие типы не могутread.

Если у вас есть фрейм данных df:

df
A  B  C target
1  1  1 1
2  3  -1 10

, вы выберете массив X непосредственно в виде столбцов из вашего фрейма данных:

X = df[['A', 'B', 'C']]

вашей целевой переменнойy, вы также выберете из своего кадра данных:

y = df[['target']]