Python/Sklearn - IndexError - Index außerhalb der Grenzen

Question

Ich versuche, einen kNN-Klassifikator über meine Datenmenge mit 10-fachem Lebenslauf zu betreiben. Ich habe einige Erfahrungen mit Modellen in WEKA, aber ich habe Mühe, dies auf Sklearn zu übertragen.

Unten ist mein Code

filename = 'train4.csv' 
names = ['attribut names are here'] 
dataframe = read_csv(filename, names=names) 
array = dataframe.values 
X = array[:,0:47] 
Y = array[:,47] 
num_folds = 10 
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) 
model = KNeighborsClassifier() 
results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) 
print(results.mean()) 

Ich erhalte den Fehler

>IndexError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-19-8d9596c3368b> in <module>() 
     4 array = dataframe.values 
     5 X = array[:,0:47] 
----> 6 Y = array[:,47] 
     7 num_folds = 10 
     8 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) 

> IndexError: index 47 is out of bounds for axis 1 with size 47 

In meinem CSV das 47th Attribut der Zielmarke ist - (? Bin ich hier falsch) daher der 48.

Ich renne Pandas/sklearn in Jupyter Notebook.

Dank

Answer 1

Versuchen Sie folgendes:

import pandas as pd 

filename = 'train4.csv' 
names = ['attribut names are here'] 
target_col_name = 'name_of_your_target_column' 

df = pd.read_csv(filename, names=names) 

num_folds = 10 
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) 
model = KNeighborsClassifier() 
results = cross_val_score(model, 
          df.drop(target_col_name, axis=1), 
          df[target_col_name], 
          cv=kfold) 
print(results.mean())