erreur dans le calcul AUC ROC en python

Question

Je suis en régression linéaire de mise en œuvre en utilisant python sklearn.

J'ai avec succès le modèle formé en utilisant la fonction linear_model.LinearRregression().

Maintenant, je veux mesurer goodnessoffit du modèle en utilisant la méthode AUC ROC. J'utilise le code suivant pour faire la même chose:

train_set[predictors1], train_set["loan_status"] = make_classification(n_samples=4000, n_features=2, n_redundant=0, flip_y=0.4) 
train, test, train_t, test_t = train_test_split(train_set[predictors1], train_set["loan_status"], train_size=0.9) 

rf.fit(train, train_t) 

Mais, l'erreur se dans la ligne 1 comme ci-dessous:

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an ndarray

Answer 1

Documentation pour make_classification dit le

Returns:
X : array of shape [n_samples, n_features] The generated samples.

y : array of shape [n_samples] The integer labels for class membership of each sample.

suivant ressemble les problèmes sont que X est une liste avec deux tableaux et vous essayez d'attribuer ces deux tableaux à une colonne sur votre pandas dat un cadre. Vous devez isoler le tableau que vous voulez puis l'assigner à la colonne désirée.

_X, df['loan_status'] = make_classification() 
df['my_col'] = _X[0] 
# or 
df['my_col'] = _X[1]