如何解决如何在训练/测试拆分后使用交叉验证验证
在将数据拆分为训练和测试后，我在训练集上使用了 K-cross 验证。但这给出了一个错误，我认为这是由于训练和测试拆分后的索引。下面是我使用的代码。在火车/火车拆分后如何重置索引或任何其他处理此错误的建议将不胜感激。我已经尝试过 df.reset_index() 但这给出了一个错误 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'reset_index'。 谢谢。
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.1,random_state=99)
# k-fold cross validation
scores = list()
kfold = KFold(n_splits=10,shuffle=True)
# enumerate splits
for train_ix,test_ix in kfold.split(X_train):
train_X,test_X = X_train[train_ix],X_train[test_ix]
train_y,test_y = y_train[train_ix],y_train[test_ix]
# fit model
model = LinearRegression()
model.fit(train_X,train_y)
# evaluate model
yhat = model.predict(test_X)
score = np.sqrt(metrics.mean_absolute_error(yhat,test_y))
print('Fold score : {}'.format(score))
KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported. The following labels were missing: Int64Index([ 3,9,10,17,19,\n ...\n 41050,41056,41060,41101,41120],\n dtype='int64',length=3708).
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。