線形回帰手法を使用して、linnerud データセットのパフォーマンスと平均二乗誤差を見つけようとしています。データの受け渡し中にスタックし、「ValueError: 一致しないサンプル数の入力変数が見つかりました: [10, 1]」というエラーが発生します。Linnerud データセットには、ターゲットに 3 つの機能と 3 つの列があり、chinup という 1 つの機能のみを使用したいと考えています。誰かが私が立ち往生している時点で修正するのを手伝ってくれますか?
以下は、 https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.htmlを参照して、これまでに試したことです。
from sklearn import datasets
from sklearn import linear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
linnerud = datasets.load_linnerud()
print(linnerud)
# Use only one feature
linnerud_X = linnerud.data[:, np.newaxis, 0]
print(linnerud_X)
X = np.array(linnerud_X).reshape((1,-1))
print(X)
# Split the data into training/testing sets
linnerud_X_train = linnerud_X[:-10]
linnerud_X_test = linnerud_X[-10:]
#print(linnerud_X_train)
#print(linnerud_X_test)
Y = np.array(linnerud.target).reshape((1,-1))
# Split the targets into training/testing sets
linnerud_y_train = Y
#linnerud_y_test #= Y[-10:]
print(linnerud_y_train)
#print(linnerud_y_test)
# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()
# Train the model using the training sets
regr.fit(linnerud_X_train, linnerud_y_train)
# Make predictions using the testing set
linnerud_y_pred = regr.predict(linnerud_X_test)
次の例で達成されたものと同様の結果を期待してい ます https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html