Chào anh, trong chương 14. Logistic Regression, phần 14.5. Xử lý chữ số viết tay, thì sau khi chạy code phân biệt số 0 và 1 em đã gặp lỗi như sau:found array with 0 feature(s) (shape=(138000, 0)) while a minimum of 1 is required.
Theo như em tìm hiểu thì cách khởi tạo X0 và X1 là chưa chính xác và sẽ trả về một array rỗng, vì y_all đang là một Pandas string nên không áp dụng được cách filter của np.where.
Em đã chỉnh sửa lại bằng cách chuyển X_all và y_all sang numpy array và thu được kết quả giống như trong sách (gần 100%), kiểm thử trên toàn bộ dữ liệu cũng đạt kết quả gần 92% như trong sách (với X_all và y_all đều là mảng trong numpy).
Em nghĩ rằng cách chỉnh sửa như vậy là chính xác hơn. Mong nhận được phản hồi sớm từ anh ạ.
Em xin cảm ơn.
Chào anh, trong chương 14. Logistic Regression, phần 14.5. Xử lý chữ số viết tay, thì sau khi chạy code phân biệt số 0 và 1 em đã gặp lỗi như sau:![ebookML-logreg](https://user-images.githubusercontent.com/61404697/148654841-7de0811c-e274-4c3c-9f1c-61264859c879.jpg)
found array with 0 feature(s) (shape=(138000, 0)) while a minimum of 1 is required.
Theo như em tìm hiểu thì cách khởi tạo X0 và X1 là chưa chính xác và sẽ trả về một array rỗng, vì y_all đang là một Pandas string nên không áp dụng được cách filter của np.where. Em đã chỉnh sửa lại bằng cách chuyển X_all và y_all sang numpy array và thu được kết quả giống như trong sách (gần 100%), kiểm thử trên toàn bộ dữ liệu cũng đạt kết quả gần 92% như trong sách (với X_all và y_all đều là mảng trong numpy). Em nghĩ rằng cách chỉnh sửa như vậy là chính xác hơn. Mong nhận được phản hồi sớm từ anh ạ. Em xin cảm ơn.