### 在Python中进行ANOVA特征选择

data=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/sharmaroshan/Online-Shoppers-Purchasing- Intention/master/online_shoppers_intention.csv")

我试图基于ANOVA(分类变量与数值变量)进行特征选择。

因变量:Revenue 自变量:Administrative, Administrative_Duration

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm
model = ols('Revenue ~ Informational', data = data).fit()
anova_table=anova_lm(model)

但我遇到了以下错误,

值错误(形状问题)


回答:

问题出在数据中的Revenue列,因为它是布尔类型。实际上,如果你将布尔类型转换为整数类型,代码就能正常运行:

data.Revenue = data.Revenue.astype(int)

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注