Re: [머신러닝/딥러닝 도서 Q&A] 특성공학 파트를 응용하다가 질문이 생겼습니다.

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

fit 메서드와 predict 메서드에 전달하는 입력은 두 번째 특성 차원의 크기가 같아야 합니다.

넘파이 배열일 경우 shape 속성으로 크기를 확인해 보세요.

감사합니다.

2021년 6월 8일 (화) 오후 11:42, aron A <alst...@gmail.com>님이 작성:

혼자공부하는 머신러닝 3-3파트 특성공학을 읽고 비트코인 데이터를 이용해서 훈련을 시킨다음 예측을 하려고 했는데, 릿지함수로 훈련을 마치고 predict 함수를 어떻게 이용해야 하는지 모르겠어서 질문 남깁니다.

훈련데이터는 [[시가, 고가, 저가, 종가, 거래량]] 이렇게 이차원 넘파이 데이터를 구성해 만들었고요, 타깃 데이터는 [[다음날 종가]] 이런식으로 이차원 넘파이 데이터로 구성했습니다. 책의 방법대로 따라해서 릿지 규제 훈련방법까지 오류없이 잘 훈련이 되었는데, 막상 제가 새로운 [[ 시가,고가,저가, 종가, 거래량 ]] 데이터를 가지고 다음날 종가가 어떻게 될지 예측하려면 predict 함수를 어떻게 써야하는지 모르겠더군요.

제가 시도해본 코딩 방법은

 오늘이 2021-06-08일 이어서 업비트로부터 오늘의 시가,고가,저가,종가,거래량 데이터를 받았고, 그것을 이차원 넘파이 데이터로 변환해 eth라는 변수로 받은 다음에

ridge.predict(eth) 이렇게 작성하였는데 에러가 떴습니다. 

에러 내용은 다음과 같습니다

ValueError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-73-63e691554a0e> in <module>()

----> 1 print(ridge.predict(eth_2))

---------------------2 frames-------------------------

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/utils/extmath.py in safe_sparse_dot(a, b, dense_output)

149 ret = np.dot(a, b) 

150 else: 

--> 151 ret = a @ b 

152 

153 if (sparse.issparse(a) and sparse.issparse(b)

  ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 251 is different from 5)

훈련을 시킬때 훈련데이터를 위와같이 이차원 넘파이데이터로 훈련시켰으면 predict함수를 이용할때도 같은 형식의 데이터를 입력해주는 것이 틀린가요? 틀리면 어떻게 predict함수를 이용해야하나요

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