residuals = features - tree.predict(features)
时间: 2023-09-02 08:07:54 浏览: 47
根据你的代码,`features` 是一个包含三个特征的数组,而 `tree.predict(features)` 会返回一个包含预测值的数组。
在计算残差时,确保 `features` 和 `tree.predict(features)` 的形状是相同的。如果 `features` 是一个二维数组,确保 `tree.predict(features)` 返回的也是一个二维数组。
你可以使用 `np.expand_dims()` 函数来扩展 `features` 的维度,以便与预测值的维度相匹配。修改代码如下:
```python
residuals = features - np.expand_dims(tree.predict(features), axis=1)
```
这样,你就可以计算出正确的残差,并将其存储在 `residuals` 变量中。
希望这能解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
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residuals = target - tree.predict(features)
非常抱歉我之前的回答有误。在计算残差时,应该使用目标变量`target`减去预测值`tree.predict(features)`,而不是将特征数据`features`减去预测值。
请修改代码如下:
```python
residuals = target - tree.predict(features)
```
这样,你就能够计算出正确的残差,并将其存储在`residuals`变量中。
希望这能解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor features = df2[['age','patient_sex','current_height']] tree = DecisionTreeRegressor() tree.fit(features) residuals = features - tree.predict(features) residuals_abs = np.abs(residuals) threshold = 5 outliers = features[residuals_abs > threshold] print(outlier
在你提供的代码中,你使用了 `DecisionTreeRegressor` 来拟合数据,并计算了残差的绝对值。然后,你设置了一个阈值 `threshold` 来确定异常值,并将其存储在 `outliers` 变量中。
然而,`DecisionTreeRegressor` 的 `fit()` 方法需要两个位置参数,即特征数据和目标变量。在你的代码中,缺少了目标变量。
你需要提供目标变量 `y`,并将其作为第二个参数传递给 `fit()` 方法。例如:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
features = df2[['age', 'patient_sex', 'current_height']]
target = df2['target_variable'] # 替换 'target_variable' 为实际的目标变量名
tree = DecisionTreeRegressor()
tree.fit(features, target)
residuals = features - tree.predict(features)
residuals_abs = np.abs(residuals)
threshold = 5
outliers = features[residuals_abs > threshold]
print(outliers)
```
请确保替换 `'target_variable'` 为实际的目标变量名,并根据你的数据进行相应的调整。
希望这次提供的修改能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。