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誤作動を起こしている原因を知りたい

発生している問題・エラーメッセージ

line 27
y_train=['ja','en','th'] #学習用の答え
unvalid character in identifie

該当のソースコード

import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #アルゴリズム
from sklearn.metrics import accuracy_score

#Unicodeのコードポイント頻度測定
def count_codePoint(str):
    #Unicodeのコードポイントをアドレスとする配列を用意
    counter=np.zeros(65535)

    for i in range(len(str)):
        #各文字をUnidodeのコードポイントに変換
        code_point=ord(str[i]) #一つずつ変換して処理する
        if code_point>65535:
            continue
        #対応するアドレスの出現回数に1を足す
        counter[code_point]+=1
    #各要素を文字数で割って正規化
    counter=counter/len(str) #?
    return counter

#学習用データの準備
ja_str='これは日本語の文章です'
en_str='This is English Sentences.'
th_str='นี่เป็นประโยคภาษาญี่ปุ่น'

x_train=[count_codePoint(ja_str),count_codePoint(en_str),count_codePoint(th_str)] #学習する教科書、参考書の問題
y_train=['ja','en','th'] #学習用の答え

#学習する
clf=GausssianNB() #アルゴリズム生成
clf.fit(x_train,y_train)

#評価用のデータ
ja_test_str='こんにちは'
en_test_str='Hello'
th_test_str='สวัสดี'

x_test=[count_codePoint(ja_test_str),count_codePoint(en_test_str),count_codePoint(th_test_str)] #テスト用の問題
y_test=['ja','en','th'] #テスト用の答え

#評価する
y_pred=clf.predict(x_test) #テスト用の問題から答えを予測する
print(y_pred)
print('正解率=',accuracy_score(y_test,y_pred)) #関数を使って(テスト用の答え,テスト用の答えの予想)という形で正解率を予測する

試したこと

何回か打ち直したが間違えているところが分からなかった

補足情報

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回答 1

checkベストアンサー

+1

エラーメッセージは正確にコピペしてください。


処理系が^でエラーの箇所を示してくれていると思います(実行方法にもよりますが)。

>>> y_train=['ja','en','th'] #学習用の答え
  File "<stdin>", line 1
    y_train=['ja','en','th'] #学習用の答え
                            ^
SyntaxError: invalid character in identifier

ここにカーソルを当てると、全角スペースであることがわかります。半角スペースに置き換えればこのエラーは解消します。

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