TypeErrorを解消したい

Question

前提・実現したいこと

「Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」という本に沿って、アヤメのデータの決定境界が検出されたかチェックするためのグラフをプロットしたい.

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "PythonDeML.py", line 54, in <module>
    ppn.fit(X, y)
  File "PythonDeML.py", line 18, in fit
    update = float(self.eta) * (float(target) - float(self.predict(xi)))
  File "PythonDeML.py", line 29, in predict
    return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)
  File "PythonDeML.py", line 26, in net_input
    return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
class Perceptron(object):
    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=50, random_state=1):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter
        self.random_state = random_state

    def fit(self, X, y):
        rgen = np.random.RandomState(self.random_state)
        self.w_ = rgen.normal(loc=0.0, scale=0.01, size=1 + X.shape[1])
        self.errors_ = []

        for _ in range(self.n_iter):
            errors = 0
            for xi, target in zip(X, y):
                update = float(self.eta) * (float(target) - float(self.predict(xi)))
                self.w_[1:] += update * xi
                self.w_[0] += update
                errors += int(update != 0.0)
            self.errors_.append(errors)
        return self

    def net_input(self, X):
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]

    def predict(self, X):
        return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/iris.csv', header=None)
df.tail()
# 1~100行目の目的変数の抽出
y = df.iloc[0:100, 4].values
# Iris-setosa を-1, Iris-virginica を1に変更
y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)
# 1-100行目の1, 3列目の抽出
X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values
# 品種setosaのplot (赤丸)
plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color='red', marker='o', label='setosa')
# 品種versicolorのplot (青罰)
plt.scatter(X[50:100, 0], X[50:100,1], color='blue', marker='x', label='versicolor')
# 軸ラベルの設定
plt.xlabel('sepal length [cm]')
plt.ylabel('petal length [cm]')
# 凡例の設定
plt.legend(loc='upper left')
# 図の表示
plt.show()

# パーセプトロンのオブジェクトの作成
ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)
# トレーニングデータへのモデルの適合
ppn.fit(X, y)
# epoch とご分類誤差の関係の折れ線グラフをplot
plt.plot(range(1, len(ppn.errors_) + 1), ppn.errors_, marker='o')
# 軸のラベルの設定
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Number of update')
plt.show()

試したこと

写し間違いがないかどうかの確認

Answer 1

Xを見てみるとわかりますが、文字列型の配列になっています。ヘッダが最初の行として扱われているのが原因で、header=Noneをやめれば自動的にヘッダが適切に処理されて数値型配列になり、エラーが解消します。

Comments

[Hirasawa_Yui_3]

解決しました！ありがとうございます！