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機械学習の不明のValueError

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Gorilland

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ValueErrorの解決

pythonの機械学習を勉強してる際に、参考にしていた書籍通りにプログラムした結果なぜかValueErrorが出てしまいました。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-7c71cb20fb7d> in <module>
     16 # 学習する
     17 clf = SVC()
---> 18 clf.fit(x_train, y_train)
     19 
     20 # 評価する

//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/svm/base.py in fit(self, X, y, sample_weight)
    144         X, y = check_X_y(X, y, dtype=np.float64,
    145                          order='C', accept_sparse='csr',
--> 146                          accept_large_sparse=False)
    147         y = self._validate_targets(y)
    148 

//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, warn_on_dtype, estimator)
    717                     ensure_min_features=ensure_min_features,
    718                     warn_on_dtype=warn_on_dtype,
--> 719                     estimator=estimator)
    720     if multi_output:
    721         y = check_array(y, 'csr', force_all_finite=True, ensure_2d=False,

//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
    540         if force_all_finite:
    541             _assert_all_finite(array,
--> 542                                allow_nan=force_all_finite == 'allow-nan')
    543 
    544     if ensure_min_samples > 0:

//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in _assert_all_finite(X, allow_nan)
     54                 not allow_nan and not np.isfinite(X).all()):
     55             type_err = 'infinity' if allow_nan else 'NaN, infinity'
---> 56             raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype))
     57     # for object dtype data, we only check for NaNs (GH-13254)
     58     elif X.dtype == np.dtype('object') and not allow_nan:

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

該当のソースコード

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# アヤメデータの読み込み
iris_data = pd.read_csv("iris.csv", encoding="utf-8")

# アヤメデータとラベルと入力データに分離する
y = iris_data.loc[:,"Name"]
x = iris_data.loc[:,["SepalLength","SepalWidth","PatalLength","PatalWidth"]]

# 学習用とテスト用に分離する
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True)

# 学習する
clf = SVC()
clf.fit(x_train, y_train)

# 評価する
y_pred = clf.predict(x_test)
print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))

試したこと

書籍のソースコードと相違ないかチェックしましたが、相違点はありませんでした。

補足情報

以下の警告も出てきました。
書籍のソースコードを書き換えるべきなのでしょうか。

//anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py:1494: FutureWarning: 
Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise
KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative.

See the documentation here:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike
  return self._getitem_tuple(key)
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回答 1

checkベストアンサー

+1

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

とあります。
NaN=Not A Numericです。数値でなければいけないところに不正な値が入っていると言うことです。
用意したデータの前処理で、弾くか、ゼロ埋めするか、平均値で埋めるなど計算できる状態にする必要があります。

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  • 2019/10/03 11:14

    解決できましたありがとうございました!

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