来自两个输入数据集的多输出回归

Question

是否可以从两个数据集 X1 和 X2 回归一个数据集 Y，如果全部 X1、X2 和 Y 是矩阵。所以，这是一个多输出回归问题。

x1_train, x1_test, x2_train, x2_test, y_train, y_test = train_test_split(x1, x2, y, test_size=0.2)
Lasso_Regr = Lasso(alpha=0.05, normalize=True)
Lasso_Regr.fit([x1_train, x2_train], y_train)
y_pred = Lasso_Regr.predict([x1_test, x2_test])

我收到以下错误：

Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.*

Answer 1

如果您分别拆分训练集的预测变量，这是一种误导，因为两个预测变量之间的映射对于准确预测是必要的。
既然导入了csv，先转换成垂直格式，转换成data frame再做如下分析。

已编辑：示例代码：

import pandas as pd
import csv
from itertools import izip
from sklearn import linear_model, model_selection

a = izip(*csv.reader(open("input.csv", "rb")))
csv.writer(open("output.csv", "wb")).writerows(a)
df = pd.read_csv("output.csv")
print(df)

x = df[['x1', 'x2', 'x3']]
y = df['y']

x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(x, y, test_size=0.2)
Lasso_Regr = linear_model.Lasso(alpha=0.05, normalize=True)
Lasso_Regr.fit(x_train, y_train)
y_pred = Lasso_Regr.predict(x_test)
print y_pred

您可以添加任意数量的预测变量。

来自两个输入数据集的多输出回归

Multi-output regression from two input datasets

python

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