sklearnエラー：predict（x、y）は2つの位置引数をとりますが、3つは与えられました

Question

私はsklearnで多変量回帰分析を構築しています。 predict()関数を実行すると、エラーが発生します。predict()は2つの位置引数をとりますが、3が与えられました。

Xはデータフレーム、yは列です。私は配列/行列にデータフレームを変換しようとしたが、まだエラーが発生します。

xとyの配列を示すスニペットを追加しました。

reg.coef_ 
reg.predict(x,y) 

x_train=train.drop('y-variable',axis =1) 
y_train=train['y-variable'] 

x_test=test.drop('y-variable',axis =1) 
y_test=test['y-variable'] 


x=x_test.as_matrix() 
y=y_test.as_matrix() 

reg = linear_model.LinearRegression() 
reg.fit(x_train,y_train) 

reg.predict(x,y) 

Answer 1

reg.predict(x)を使用してください。 yの値をpredictに指定する必要はありません。実際、機械学習モデルを訓練する目的は、入力パラメータがxの場合、yという値を推測させることです。

また、predicthereのドキュメントでは、predictは、パラメータとしてxのみが必要であると説明しています。

あなたがエラーを取得する理由：あなたはreg.predic(x)を呼び出すときに、Pythonは暗黙のうちにエラーがpredict()は2つの位置引数を取ることを語っている理由です、reg.predict(self,x)にこれを翻訳します、ので

predict() takes 2 positional arguments but 3 were given

です 。あなたが予測する方法は、reg.predict(x,y)はreg.predict(self,x,y)に変換されます。したがって、2の代わりに3つの位置引数が使用され、エラーメッセージ全体が説明されます。

Answer 2

テストセット全体をテストするときは、そのテストセットにラベルがないものとみなされます。あなたのモデルが一般化できる方法を見極めるためにテストしているので、実際のラベルと予測を比較します。予測する場合は、X変数のみを使用します。