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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

3492閲覧

scikit-learn(sklearn) エラーについて

k377368

総合スコア6

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/07/02 22:13

前提・実現したいこと

Python,機械学習初心者で申し訳ないのですが。
ここ(https://qiita.com/kenta1984/items/c2f3b2609071717dcf71)で紹介されているプログラムのデータセットを100行2列(下記)のデータに変更し実行したいと考えております。実行したところ以下のエラーが出ました。

['0.645032', '0.8']
['0.645032', '0.8']
['0.649221', '0.8']
['0.649221', '0.8']
['0.653464', '0.8']
['0.653464', '0.8']......

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: The number of classes has to be greater than one; got 1

該当のソースコード

python

1import numpy as np 2from sklearn import preprocessing 3from sklearn.model_selection import train_test_split 4 5data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', dtype=float) 6labels = data[:, 0:1] 7features = preprocessing.minmax_scale(data[:, 1:]) 8x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels.ravel(), test_size=0.3) 9 10 11from sklearn import svm 12 13clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.1) 14 15clf.fit(x_train, y_train) 16 17clf.predict(x_test) 18 19from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score 20 21predict = clf.predict(x_test) 22print(accuracy_score(y_test, predict), precision_score(y_test, predict), recall_score(y_test, predict))

試したこと

エラーの通り、1より大きくすれば良いのでしょうが、具体的にどの様にすれば良いでしょうか。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

pytho3.6.5

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hayataka2049

2018/07/02 23:04

エラー全文と、差し支えなければCSVの全文をアップしてもらった方がスムーズに解決するかもしれません
guest

回答1

0

全部0.8を返せば正答率100%になります?

よくわからないのですが、0.8というクラスはおかしいのでは?
整数にエンコードしないと分類は無理では?

それとも回帰をやる予定でしたか?

投稿2018/07/02 22:36

mkgrei

総合スコア8560

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