質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
87.20%
Python 3.x

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。

解決済

unhashable type: 'numpy.ndarray'を直したい!

mahc
mahc

総合スコア33

Python 3.x

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。

1回答

0評価

0クリップ

6741閲覧

投稿2019/10/03 03:22

編集2019/10/03 03:52

前提・実現したいこと

TypeErrorを直したい!
また,解決法を教えてほしい.

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-61-312f5a8ebc80> in <module> 55 } 56 # 上記のパラメータでモデルを学習する ---> 57 model = lgb.train(lgbm_params, lgb_train, valid_sets=lgb_eval) 58 59 # テストデータを予測する C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\lightgbm\engine.py in train(params, train_set, num_boost_round, valid_sets, valid_names, fobj, feval, init_model, feature_name, categorical_feature, early_stopping_rounds, evals_result, verbose_eval, learning_rates, keep_training_booster, callbacks) 160 if not isinstance(valid_data, Dataset): 161 raise TypeError("Traninig only accepts Dataset object") --> 162 reduced_valid_sets.append(valid_data._update_params(params).set_reference(train_set)) 163 if valid_names is not None and len(valid_names) > i: 164 name_valid_sets.append(valid_names[i]) C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\lightgbm\basic.py in set_reference(self, reference) 1246 ._set_predictor(reference._predictor) 1247 # we're done if self and reference share a common upstrem reference -> 1248 if self.get_ref_chain().intersection(reference.get_ref_chain()): 1249 return self 1250 if self.data is not None: C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\lightgbm\basic.py in get_ref_chain(self, ref_limit) 1487 if isinstance(head, Dataset): 1488 ref_chain.add(head) -> 1489 if (head.reference is not None) and (head.reference not in ref_chain): 1490 head = head.reference 1491 else: TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

該当のソースコード

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import lightgbm as lgb from pandas import DataFrame, Series from sklearn.datasets import make_blobs from matplotlib.font_manager import FontProperties fp = FontProperties(fname=r'c:\windows\Fonts\meiryo.ttc', size=14) from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import mglearn data_1 = pd.read_csv("seiri.csv", header = None, encoding="UTF8") pre_ent = np.array(data_1.iloc[0:6415,0]) pre_exi = np.array(data_1.iloc[0:6415,1]) flow_rate = np.array(data_1.iloc[0:6415,2]) pre_diff = pre_ent - pre_exi Pre_Diff = pre_diff.reshape(1,-1) Flow_Rate = flow_rate.reshape(1,-1) Pre_Diff = pre_diff.reshape(1,-1) Flow_Rate = flow_rate.reshape(1,-1) X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(Pre_Diff, Flow_Rate,train_size = 0.7) x_train = np.linspace(0, 450, 100) X_train = x_train.reshape(1,-1) y_train = np.linspace(0, 4500, 50) Y_train = x_train.reshape(1,-1) z_train = np.cos(X_train)+(10**(-1))*(np.sin(-1)*(Y_train))-(X_train)/1.5--(Y_train)/15+550 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, Y_train, z_train) Z_test= np.linspace(550,0,100) z_test = Z_test.reshape(1,-1) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, Y_test, z_test) # LightGBM のハイパーパラメータ lgbm_params = { # 回帰問題 'objective': 'regression', 'metric': 'r2_score', } # 上記のパラメータでモデルを学習する model = lgb.train(lgbm_params, lgb_train, valid_sets=lgb_eval) # テストデータを予測する z_pred = model.predict(X_test, Y_test, num_iteration=model.best_iteration)

試したこと

list配列に変えるなどした.

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

jupyter notebookで書いてます.

良い質問の評価を上げる

以下のような質問は評価を上げましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

  • プログラミングに関係のない質問
  • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
  • 問題・課題が含まれていない質問
  • 意図的に内容が抹消された質問
  • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
  • 広告と受け取られるような投稿

評価を下げると、トップページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
87.20%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

Python 3.x

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。