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
85.50%
scikit-learn

scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

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。

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。

Q&A

解決済

2回答

2387閲覧

mglearn.plot_2d_separator()関数を使用した際の'module' object is not callableエラーの原因がわからない

1mzmk

総合スコア42

scikit-learn

scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

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。

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。

0グッド

0クリップ

投稿2020/04/17 05:03

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3import mglearn 4import matplotlib.pyplot as plt 5from sklearn.model_selection import train_test_split 6from sklearn.svm import LinearSVC 7 8 9csv_titanic = pd.read_csv("titanic_train.csv") 10 11 12#読み込んだファイルの欠陥地処理やダミー変数化などの前処理を行った(省略) 13 14 15X = csv_titanic[["Age","Fare"]] 16y = csv_titanic["Survived"] #ラベル 17 18X_train,X_test,y_train, y_test=train_test_split(X, y, stratify=y ) 19 20svm = LinearSVC().fit(X_train,y_train) 21plt.figure() 22mglearn.plot_2d_separator(svm,X) 23 24 25 26TypeError: 'module' object is not callable

上のコードでmglearn.plot_2d_separator()関数を使用すると

'module' object is not callable

というようなエラーを吐きます。

なぜこのようなエラーが表示されるのかが分かりません。ほかにインポートすべきモジュールがあるということでしょうか?

ちなみに、mglearn.discrete_scatter()関数を使用した際にはエラーが出ていませんでした。

もしわかる方いらっしゃいましたら、ご回答よろしくお願いします。

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MY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。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答2

0

自己解決

すいません、mglearn.plots.plot_2d_separator()のplotsの部分がplotになっていました。

投稿2020/04/17 05:31

1mzmk

総合スコア42

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

0

誤:

Python

1mglearn.plot_2d_separator(svm,X)

正:

mglearn.plots.plot_2d_separator(svm,X)

でないでしょうか。

投稿2020/04/17 05:30

magichan

総合スコア15898

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

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
85.50%

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