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from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_tr, y_tr)
pred=model.predict(X_val)
pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred}).to_csv('00100.csv',index=False)
ValueError: array length 5868 does not match index length 9779길이가 다른경우 어떻게 해결하여야 하나요? 강의 따라하는데 강의에서는 문제가 없는데 왜 그럴까요?
답변 1
0
자주하는 실수입니다.
이 때문에 0점처리되는 안타까운 일을 미리 경험해서 다행이라고 생각해주세요!
pred=model.predict(X_val)
pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred}).to_csv('00100.csv',index=False)
코드를 자세히 보면 test가 아닌 X_val를 예측하고 제출하고 있어요!
0
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_tr, y_tr)
pred=model.predict(X_tr)
print('r2',r2_score(y_tr, pred))
print('mae',mean_absolute_error(y_tr, pred))
print('mse',mean_squared_error(y_tr, pred))
print('rmse',rmse(y_tr, pred))
print('rmsle',rmsle(y_tr, pred))
print('mape',mape(y_tr, pred))
이렇게 수정하면 되는거죠?
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아니요 잘못되었습니다.
제가 언급한 것은 검증 평가가 아니라 test데이터에 대한 예측입니다.
아래 코드에는 수정된 test데이터에 대한 예측은 없고, 자체 평가 코드만있습니다.
또한 자체 평가를 할때 예측도 잘못되었어요
pred=model.predict(X_tr)
는
pred=model.predict(X_val)로 수정되어야 해요!
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