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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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XGBoostで学習後、予測のpredictで止まる

noraNingen

総合スコア10

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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2019/04/12 03:14

編集2019/04/13 06:10

XGBoostをOptunaでtrain実行後、新しい単体データにOptunaのベストパラメータを適応させ予測しようとすると

py

1Typeerror: nosupportde conversion for types: (dtype('O'),) 2TypeError can not initialize DMatrix from DMatrix

と出てしまい、先に進めません。

先にエラーを書いておきます。

######エラー
・predictのところで以下のエラーが出ます。以下エラー表示

py

1Traceback (most recent call last): 2 File "/myDirXXX/xgboost/python-package/xgboost/core.py", line 412, in __init__ 3 csr = scipy.sparse.csr_matrix(data) 4 File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/sparse/compressed.py", line 79, in __init__ 5 self._set_self(self.__class__(coo_matrix(arg1, dtype=dtype))) 6 File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/sparse/compressed.py", line 32, in __init__ 7 arg1 = arg1.asformat(self.format) 8 File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/sparse/base.py", line 326, in asformat 9 return convert_method(copy=copy) 10 File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/sparse/coo.py", line 393, in tocsr 11 data = np.empty_like(self.data, dtype=upcast(self.dtype)) 12 File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/sparse/sputils.py", line 52, in upcast 13 raise TypeError('no supported conversion for types: %r' % (args,)) 14TypeError: no supported conversion for types: (dtype('O'),) 15 16During handling of the above exception, another exception occurred: 17 18Traceback (most recent call last): 19 File "/myDirXXX/cam/20190407XGBoostOptuna/4.py", line 383, in <module> 20 XXXX=modelXGBparam.predict(dataMatrixNew) 21 File "/myDirXXX/xgboost/python-package/xgboost/sklearn.py", line 766, in predict 22 test_dmatrix = DMatrix(data, missing=self.missing, nthread=self.n_jobs) 23 File "/myDirXXX/xgboost/python-package/xgboost/core.py", line 416, in __init__ 24 ' {}'.format(type(data).__name__)) 25TypeError: can not initialize DMatrix from DMatrix 26

以上エラー表示
以下、該当箇所の抜き出しです。

py

1 2#ここまでで学習済み 3#新規データ取得 4#このデータには最後の列にフラグを付けてありませんので、Train時より1列少ないです。 5listDataStraight = np.reshape(listDataStraight,[1,-1])#サイズ整え 6listDataStraight = std_scl.transform(listDataStraight)#正規化 ndarray 7 8#データをXGB専用形式に整える 9dataMatrixNew = xgb.DMatrix(listDataStraight) 10 11#パラメーターを整える 12optp = optuna.study.load_study() 13modelXGBparam = xgb.XGBClassifier(optp) 14 15#最終判断 ここでエラーが起きます 16XXXX=modelXGBparam.predict(dataMatrixNew) 17 18Print(XXXX)#ここまでたどり着かない。 19 20

補足情報
似たようなやり取りを一つだけ見つけたのですが、今ひとつ理解できません。
https://stackoverflow.com/questions/53506997/exception-during-xgboost-prediction-can-not-initialize-dmatrix-from-dmatrix?rq=1

python3.5
XGBoost0.82
主題以外の部分を削除しました。ご存知の方ご教示お願いします。

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自己解決

仕様書を読んでいたら解決しました。

投稿2019/04/17 16:24

noraNingen

総合スコア10

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