我必须根据其他属性来预测学生所在的课程类型。
prog
是一个分类变量,指示学生所在课程的类型:“普通”(1)、“学术”(2) 或“职业”(3)
Ses
是一个分类变量,表示某人的社会经济阶层:“低”(1)、“中”(2) 和“高”(3)
read
, write
, math
, science
是他们在不同测试中的分数
honors
无论他们是否已入学
图像格式的 csv 文件;
import pandas as pd;
import numpy as np;
df1=pd.get_dummies(df,drop_first=True);
X=df1.drop(columns=['prog_general','prog_vocation'],axis=1);
y=df1.loc[:,['prog_general','prog_vocation']];
from sklearn.model_selection import train_test_split;
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.30, random_state=42);
from sklearn.linear_model import LogisticRegression;
from sklearn.metrics import classification_report;
clf=LogisticRegression(multi_class='multinomial',solver='newton-cg');
model=clf.fit(X_train,y_train)
但在这里我收到以下错误:
ValueError:输入形状错误 (140, 2)。