花弁の長さと花弁の幅に基づいて、アイリス データセットのアイリスがアイリス ビレジニカかどうかを示す特定のコードがあります。しかし、まったく新しい花を予測するにはどうすればよいでしょうか。
%matplotlib inline
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X = iris["data"][:, (2, 3)] # petal length, petal width
y = (iris["target"] == 2).astype(np.int)
log_reg = LogisticRegression(C=10**10, random_state=42)
log_reg.fit(X, y)
x0, x1 = np.meshgrid(
np.linspace(2.9, 7, 500).reshape(-1, 1),
np.linspace(0.8, 2.7, 200).reshape(-1, 1),
)
X_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]
y_proba = log_reg.predict_proba(X_new)
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(X[y==0, 0], X[y==0, 1], "bs")
plt.plot(X[y==1, 0], X[y==1, 1], "g^")
zz = y_proba[:, 1].reshape(x0.shape)
contour = plt.contour(x0, x1, zz, cmap=plt.cm.brg)
left_right = np.array([2.9, 7])
boundary = -(log_reg.coef_[0][0] * left_right + log_reg.intercept_[0]) / log_reg.coef_[0][1]
plt.clabel(contour, inline=1, fontsize=12)
plt.plot(left_right, boundary, "k--", linewidth=3)
plt.text(3.5, 1.5, "Not Iris-Virginica", fontsize=14, color="b", ha="center")
plt.text(6.5, 2.3, "Iris-Virginica", fontsize=14, color="g", ha="center")
plt.xlabel("Petal length", fontsize=14)
plt.ylabel("Petal width", fontsize=14)
plt.axis([2.9, 7, 0.8, 2.7])
plt.show()
今、私が測定した新しい花があるとしましょう：
- がく片の長さ: 4.8
- がく片幅：2.5
- 花弁の長さ: 5.3
- 花びらの幅: 2.4
次の予測を試みると、次のようなエラーが表示されます: ValueError: X has 1 features per sample; 期待2
log_reg.predict([[5.3], [2.4]])
だから私の質問は、ここで新しい花とそれがどのような種であるかについて正確に予測するにはどうすればよいですか?