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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

Q&A

1回答

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warnings関数が働かない

chgrios

総合スコア70

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投稿2019/07/11 10:27

scikit-learnでall_estimatroを使って、各アルゴリズムのirisデータに対する学習の正解率を比較したいです。

python

1#各アルゴリズムの正解率を比較する 2 3import warnings 4from sklearn.utils.testing import all_estimators 5from sklearn.model_selection import train_test_split 6from sklearn.metrics import accuracy_score 7from sklearn.datasets import load_iris 8 9data = load_iris() 10 11df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) 12x = data.data 13y = data.target 14x_train, x_test, y_train, y_test =train_test_split(x,y,test_size=0.2,shuffle = True) 15 16warnings.filterwarnings('ignore') 17allAlgorithms = all_estimators(type_filter='classifier') 18 19for name, algorithm in allAlgorithms: 20 model = algorithm() 21 model.fit(x_train,y_train) 22 y_pred = model.predict(x_test) 23 print('{0}の正解率は'.format(name),accuracy_score(y_pred,y_test)) 24

とすると以下のようなエラーメッセージが出てきてしまいます。

エラーメッセージ

AdaBoostClassifierの正解率は 0.9333333333333333 BaggingClassifierの正解率は 0.9333333333333333 BernoulliNBの正解率は 0.26666666666666666 CalibratedClassifierCVの正解率は 0.9 CheckingClassifierの正解率は 0.3333333333333333 --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-124-b60aa911d1ba> in <module> 18 19 for name, algorithm in allAlgorithms: ---> 20 model = algorithm() 21 model.fit(x_train,y_train) 22 y_pred = model.predict(x_test) TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'base_estimator' 1

おそらく、warnings関数がうまく働いていないと思うのですが、どのようにすれば解決するのでしょうか。

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回答1

0

warnings.filterwarnings('ignore')で抑制できるのは「警告」です。これは「例外」(エラー)とは異なります。

scikit-learnのモデルの中には、必ずコンストラクタに一定の引数を渡さないといけないものも存在します。調べてみると、今回は順番的におそらくsklearn.multioutput.ClassifierChainを使おうとしてエラーになっているようです(手元の環境で適当にprintするなどして確認してください)。

そもそもこれで比較しようというのが乱暴な話なので、自分で分類器のリストを作るのが一番いいと思いますが……どうしてもこの方法でやりたければ、うまくいかないものは例外処理で飛ばすことになると思います。

投稿2019/07/11 11:41

hayataka2049

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