import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import ensemble from sklearn.metrics import mean_absolute_error from joblib import * df = pd.read_csv('~/Downloads/Melbourne_housing_FULL.csv') df.head(n=5) del df['Address'] del df['Method'] del df['SellerG'] del df['Date'] del df['Postcode'] del df['Lattitude'] del df['Longtitude'] del df['Regionname'] del df['Propertycount'] df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=True) features_df = pd.get_dummies(df, columns=['Suburb', 'CouncilArea', 'Type']) X = features_df.as_matrix() y = df['Price'].as_matrix()¿Alguien puede ayudarme? Estoy enfrentando un error tan pronto como pongo X = Features_df.as_matrix() y = df['Price'].as_matrix() y estoy aprendiendo Machine Learning con un libro llamado Machine Learning with python by oliver ... Cualquier ayuda es muy apreciada Gracias
A partir de Pandas 1.0, use .to_numpy() otras formas están obsoletas de acuerdo con los documentos
Dataframe dejó de usar muchos atributos como .ix
Aquí necesitas este comando:
y = df['Price'].valuesdf.as_matrix() quedó en desuso después de la versión 0.23.0. Utilice df.values en su lugar.
Siga este enlace para obtener información adicional.
Reemplazar .as_matrix() con .values() también resultó en un error, pero reemplazarlo con .to_numpy() funcionó perfectamente
Convierta el DataFrame en una matriz NumPy.
Nuevo en la versión 0.24.0.