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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。

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。

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scikit-learnでのfitエラーについて

sezaki_H

総合スコア41

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。

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。

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投稿2019/10/15 03:35

前提・実現したいこと

ワインデータを利用してscikit-learnの学習をしようとしているのですが、学習のタイミングでエラーが出てしまいます。
原因は何でしょうか?

発生している問題・エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-1e4fae81f3e8> in <module>() 5 # データの前処理(必要であれば) 6 from sklearn import preprocessing ----> 7 X=preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(X) 8 9 # 訓練データとテストデータの作成 4 frames /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/numeric.py in asarray(a, dtype, order) 536 537 """ --> 538 return array(a, dtype, copy=False, order=order) 539 540 ValueError: could not convert string to float: 'volatile acidity'

該当のソースコード

Python

1%matplotlib inline 2import numpy as np 3import pandas as pd 4import matplotlib.pyplot as plt 5from sklearn.model_selection import train_test_split 6 7# データを読み込む 8df=pd.read_csv("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-white.csv",sep=";",header=None) 9print(df.columns) 10 11# 特徴データをXに入れる 12X = df.iloc[:,1:] 13# ラベルデータをyに入れる 14y = df.iloc[:,0:] 15 16 17# 訓練データとテストデータの作成 18X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) 19 20# モデルの適用 21from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 22clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) 23clf.fit(X_train,y_train) 24 25# 正答率を求める 26print("正答率(学習) = ", clf.score(X_train,y_train)) 27print("正答率(テスト) = ", clf.score(X_test,y_test)) 28

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回答1

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ベストアンサー

pandasで読み込むときにheader=Noneを指定しているので、一行目のヘッダがデータとして取り込まれてしまっていますね。ヘッダ付きのCSVであればこの指定は不要です。

投稿2019/10/15 03:40

編集2019/10/15 03:41
hayataka2049

総合スコア30935

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sezaki_H

2019/10/15 03:52

あぁ、そんなことでしたか・・・データをちゃんと見ていませんでした(汗 その部分を削ると Unknown label type: 'continuous-multioutput' というエラーが出るのですが、これはどうしたら良いでしょうか?
hayataka2049

2019/10/15 03:57

y = df.iloc[:,0]にしてくださいな。
hayataka2049

2019/10/15 04:00

と思ったけど、そもそもqualityの分類が目的なら取り出すべきは一番右側の列です。このコードだと左側のfixed acidityなる特徴が取り出されますが。
hayataka2049

2019/10/15 04:01

やるとしたら、 # 特徴データをXに入れる X = df.iloc[:,:-1] # ラベルデータをyに入れる y = df.iloc[:,-1] とかでしょうか。
sezaki_H

2019/10/15 04:13

なるほど、ご丁寧にありがとうございます!m(_ _)m
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