我使用sklearn LogisticRegression并想查看参数C,因为我的模型似乎过拟合,所以我这样做:

weightes,params = [],[]

for c in np.arange(-5,5):
    lr = LogisticRegression(C=10**c,random_state=0,n_jobs=-1)
    lr.fit(trainDataX,trainDataY)
    weightes.append(lr.coef_[1])
    params.append(10**c)


但是我得到了:

IndexError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-2b13dbdd7faf> in <module>()
      4     lr = LogisticRegression(C=10**c,random_state=0,n_jobs=-1)
      5     lr.fit(trainDataX,trainDataY)
----> 6     weightes.append(lr.coef_[1])
      7     params.append(10**c)

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1


我真的很想知道为什么以及如何解决这个问题。

最佳答案

lr.coef_中存储的数组中只有一个元素。逻辑回归模型将拟合截距存储在lr.intercept中,将预测变量的系数存储在lr.coef中。您必须具有一个带有单个预测变量的模型。

关于python - python append error index 1超出了轴0的大小1,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/41030418/

10-12 18:25