は、CSVは、ロジスティック回帰

Question

私は現在、以下の値でCSVをインデックスとエラーに実行しているため、サンプルの一貫性のない数に実行しているインデックス作成します私は間違って特定のパラメータと呼ばれているか、それが原因私がNaNの取り外しにある（データのほとんどのように、デフォルトと思われるが？）

"Classification","DGMLEN","IPLEN","TTL","IP" 
"1","0.000000","192.168.1.5","185.60.216.35","TLSv1.2" 
"2","0.000160","192.168.1.5","185.60.216.35","TCP" 
"3","0.000161","192.168.1.5","185.60.216.35","TLSv1.2" 


import pandas 
df = pandas.read_csv('wcdemo.csv', header=0, 
        names = ["Classification", "DGMLEN", "IPLEN", "TTL", "IP"], 
        na_values='.') 

df = df.apply(pandas.to_numeric, errors='coerce') 
#Data=pd.read_csv ('wcdemo.csv').reset_index()#index_col='false') 
feature_cols=['Classification','DGMLEN','IPLEN','IP'] 

X=df[feature_cols] 


    #datanewframe = pandas.Series(['Classification', 'DGMLEN', 'IPLEN', 'TTL', 'IP'], dtype='object') 

#df = pandas.read_csv('wcdemo.csv') 
#indexed_df = df.set_index(['Classification', 'DGMLEN','IPLEN','TTL','IP'] 


df['IPLEN'] = pandas.to_numeric(df['IPLEN'], errors='coerce').fillna(0) 
df['TTL'] = pandas.to_numeric(df['TTL'], errors='coerce').fillna(0) 

#DEFINE X TRAIN 
X_train = df['IPLEN'] 
y_train = df['TTL'] 

#s = pandas.Series(['Classification', 'DGMLEN', 'IPLEN', 'TTL', 'IP']) 

Y=df['TTL'] 

from sklearn.linear_model import LogisticRegression 

logreg=LogisticRegression() 
logreg.fit(X_train,y_train,).fillna(0.0) 

#with the error being triggered here 
logreg.fit(X_train,y_train,).fillna(0.0) 

Answer 1

あなたX_trainで唯一の1の特徴があるので、その現在の形状が(n_samples,)です。しかし、scikitの見積もりでは、Xの形状は(n_samples, n_features)である必要があります。したがって、データを再形成する必要があります。

使用この：

logreg.fit(X_train.reshape(-1,1), y_train).fillna(0.0)