[머신러닝] 6개 assay에 대한 모델을 한번에 만들기 위해 for문 안에 모델 fit 함수를 쓰고 score를 예측하면 수월하게 실행이 안된다.

ac50 classification 모델을 만드는 중

 

6개 assay에 대해서 각각 model1(SVM poly), model2(SVM RBF), model3(RF) 로 학습을 시키고 test set에 대한 결과를 얻어내기 위해  다음과 같이 코드를 짰다.

 

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
for i in assays : 
    
    X_all = X[ dataframe[i].isnull() == False ]
    Y_all= dataframe[i][dataframe[i].isnull() == False]
    
    n =X_all.shape[0]
    p = 0.8
    X_test = X_all[int(n*p):]
    Y_test = Y_all[int(n*p):]
 
    X_train = X_all[:int(n*p)]
    Y_train = Y_all[:int(n*p)]
    
    
    
    model2 = SVC(kernel='poly', random_state=0,
             gamma=10, C=1.0).fit(X_train, Y_train)
    
    model3 = SVC(kernel='rbf', random_state=0, gamma=1,
             C=1.0).fit(X_train, Y_train)
    
    model4 = RandomForestClassifier(max_depth=2, n_estimators=100, random_state=0)
    
#     model5 = create_dnn_model()
    
    model2.fit(X_train, Y_train)
    model3.fit(X_train, Y_train)
    model4.fit(X_train, Y_train)
    
    df[i] = [ model2.score(X_test,Y_test), 
             model3.score(X_test,Y_test), 
             model4.score(X_test,Y_test),
            1]
    

모델 fit 함수와 score함수를 for 문 안에 넣었다. 그런데 코드가 수월하게 실행이 되지 않고...멈춘다. 

그래서 for문을 제외하고 .

각각 1개 assay씩 돌려 보았는데 잘 되었다.

 

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
i = assays[2]
 
X_all = X[ dataframe[i].isnull() == False ]
Y_all= dataframe[i][dataframe[i].isnull() == False]
 
n =X_all.shape[0]
p = 0.8
X_test = X_all[int(n*p):]
Y_test = Y_all[int(n*p):]
 
X_train = X_all[:int(n*p)]
Y_train = Y_all[:int(n*p)]
 
 
 
model2 = SVC(kernel='poly', random_state=0,
         gamma=10, C=1.0).fit(X_train, Y_train)
 
model3 = SVC(kernel='rbf', random_state=0, gamma=1,
         C=1.0).fit(X_train, Y_train)
 
model4 = RandomForestClassifier(max_depth=2, n_estimators=100, random_state=0)
 
#     model5 = create_dnn_model()
 
model2.fit(X_train, Y_train)
model3.fit(X_train, Y_train)
model4.fit(X_train, Y_train)
 
df[i] = [ model2.score(X_test,Y_test), 
         model3.score(X_test,Y_test), 
         model4.score(X_test,Y_test),
        1]
 

문제가 무럭아? 왜 for문을 사용하면 수월하게 되지 않는가?

너무 빨라서? 그럼 시간 간격을 줘 볼까? 그럼 되러냐.