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python - ロジスティック回帰によるアイリス種の予測
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。
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
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?
r - 既存のデータセットに基づいて、追加のデータのランダム サンプルを生成する
既存のサンプル データから、より大きなデータ サンプルを生成しようとしています。たとえば、4500 (種ごとに 1500) に再スケーリングしたいとしますiris。N = 150例は、https://seslezak.github.io/IrisData/の投稿で説明されています。たとえば、を使用して新しい値を生成したくない、resampleまたは生成することに興味があります。これが私が今まで試したことです。bootstraprnorm
ここでサンプル分布から値を取得しましたが、この「新しい」データセット全体を効率的に構築する方法を理解するのに苦労していますか?