Проблема изменения формы в коде логистической регрессии ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь выполнить логистическую регрессию.

Код: Выделить всё

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

df = pd.read_csv("tested.csv")
df.dropna(inplace=True)
x = df["Age"]
y = df["Survived"]
x_re = x.values.reshape(-1, 1)
reg = LogisticRegression()
reg.fit(x_re, y)
predict = reg.predict(x)
plt.title("Propability to survive")
plt.scatter(x, y, "r")
plt.plot(x, predict, "b")
plt.grid()
plt.show()

Но это показывает мне ошибку, потому что мои данные x не имеют правильного размера и не являются массивом.
Вот ошибка:

Код: Выделить всё

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[28], line 13
11 reg = LogisticRegression()
12 reg.fit(x_re, y)
---> 13 predict = reg.predict(x)
14 plt.title("Propability to survive")
15 plt.scatter(x, y, "r")

File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.11_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python311\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py:451, in LinearClassifierMixin.predict(self, X)
437 """
438 Predict class labels for samples in X.
439
(...)
448     Vector containing the class labels for each sample.
449 """
450 xp, _ = get_namespace(X)
--> 451 scores = self.decision_function(X)
452 if len(scores.shape) == 1:
453     indices = xp.astype(scores > 0, int)

File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.11_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python311\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py:432, in LinearClassifierMixin.decision_function(self, X)
429 check_is_fitted(self)
430 xp, _ = get_namespace(X)
--> 432 X = self._validate_data(X, accept_sparse="csr", reset=False)
433 scores = safe_sparse_dot(X, self.coef_.T, dense_output=True) + self.intercept_
434 return xp.reshape(scores, (-1,)) if scores.shape[1] == 1 else scores

File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.11_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python311\site-packages\sklearn\base.py:605, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, cast_to_ndarray, **check_params)
603         out = X, y
604 elif not no_val_X and no_val_y:
--> 605     out = check_array(X, input_name="X", **check_params)
606 elif no_val_X and not no_val_y:
607     out = _check_y(y, **check_params)

File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.11_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python311\site-packages\sklearn\utils\validation.py:938, in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator, input_name)
936     # If input is 1D raise error
937     if array.ndim == 1:
--> 938         raise ValueError(
939             "Expected 2D array, got 1D array instead:\narray={}.\n"
940             "Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if "
941             "your data has a single feature or array.reshape(1, -1) "
942             "if it contains a single sample.".format(array)
943         )
945 if dtype_numeric and hasattr(array.dtype, "kind") and array.dtype.kind in "USV":
946     raise ValueError(
947         "dtype='numeric' is not compatible with arrays of bytes/strings."
948         "Convert your data to numeric values explicitly instead."
949     )

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[23.  47.  48.  22.  41.  30.  45.  45.  60.  24.  28.  25.  36.  13.
31.  60.  28.5 35.  32.5 55.  67.  27.  76.  43.  18.5 36.  63.   1.
36.  35.  53.  61.  23.  29.  42.  48.  54.  36.  64.  37.  18.  27.
6.  47.  33.  42.  50.  22.  39.  64.  48.  45.  41.  27.  46.  26.
24.  53.  64.  30.  55.  55.  57.  25.  26.  12.  39.  30.  58.  45.
50.  59.  25.  31.  49.  54.  55.  23.  51.  18.  48.  30.  43.  20.
50.  37.  39. ].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

Я пробовал использовать array.reshape(-1, 1), Values.reshape(-1, 1) или только reshape(-1, 1) но он всегда показывает одну и ту же ошибку. На YouTube парень просто делает это без функции изменения формы. Может кто-нибудь мне помочь, пожалуйста?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/774 ... ssion-code