PythonでAUC ROCを計算する際にエラーが発生しました

Question

私はsklearnを使用してPythonで線形回帰を実装しています。

linear_model.LinearRregression（）関数を使用してモデルを正常に訓練しました。

ここでは、AUC ROCメソッドを使用してモデルの良否を測定したいと考えています。以下のように1行目では、取得中にエラーが

train_set[predictors1], train_set["loan_status"] = make_classification(n_samples=4000, n_features=2, n_redundant=0, flip_y=0.4) 
train, test, train_t, test_t = train_test_split(train_set[predictors1], train_set["loan_status"], train_size=0.9) 

rf.fit(train, train_t) 

を：しかし 私は同じことを行うため、次のコードを使用していmake_classificationため

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an ndarray

Answer 1

Documentation次

Returns:
X : array of shape [n_samples, n_features] The generated samples.

y : array of shape [n_samples] The integer labels for class membership of each sample.

がどのように見えると言います問題はXが2つの配列を持つリストであり、それらの配列をあなたのpandas datの1つの列に割り当てようとしていることですフレーム。どのアレイを分離して、それを目的の列に割り当てる必要があります。