'NominalAttribute' object is not subscriptable’

Question

「pythonと実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知」と言う本で勉強している初心者です。
"ナイーブベイズ分類器による識別とROC曲線による評価"と言う章でコードをjupyter notebookに本の記載の通りに書きましたがラベルエンコーダの設定の部分でエラーがでて先に進みません。エラー内容は'NominalAttribute' object is not subscriptable’と出ています。本の正誤表もwebにもなく困っています。教えていただければ幸いです。

Anaconda経由でjupyter notebookを使用しています。
Mac OS Catalinaでpython3.7です。

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from scipy.io import arff
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.metrics import roc_curve,auc,roc_auc_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB

f = open("weather.nominal.arff", "r", encoding="utf-8")
data, meta = arff.loadarff(f)


le = [LabelEncoder(), LabelEncoder(), LabelEncoder(),LabelEncoder(), LabelEncoder()]
for idx, attr in enumerate(meta):
    le[idx].fit(list(meta._attributes[attr][1]))
    

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-89b9c47cd3f6> in <module>
      1 le = [LabelEncoder(), LabelEncoder(), LabelEncoder(),LabelEncoder(), LabelEncoder()]
      2 for idx, attr in enumerate(meta):
----> 3     le[idx].fit(list(meta._attributes[attr][1]))
      4 
      5 

TypeError: 'NominalAttribute' object is not subscriptable

Comments

[meg_]

エラーが発生したときの「attr」の値は何ですか？　おそらくそのattributeオブジェクトが添え字に対応していないのではないでしょうか？（not subscriptable）

[meg_]

metaをprint()して中身を確認すると良いと思います。

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。確認してみます。

Answer 1

解決済みでしょうか？
該当部分の _attributes を削除して下のように修正したら動きました。
各 attr の選択肢を、fit の引数に入れたいわけですから……。

le[idx].fit(list(meta[attr][1]))

（以下、2020年8月24日追加）

なお、これは別に誤植とかではなく実行環境のバージョンに起因する問題であって、
5ページに記載のバージョンで環境を構築して確認したら問題なく動きました。

ちなみに、ソースコード 2.3 の 39行目（42ページ）についても、最新バージョンでは、
LogisticRegression の引数として solver='liblinear' の指定が必要になりました。

どこかにまとめて書いておいてくれると嬉しいですよね……。