機械学習を初めて実装してみている初学者です。
以下の写真にあるように、説明変数の中にリスト(series)を含んでいるような場合でもsvmを適用できるものでしょうか?
また、以下のように実装し実行したところValueErrorが発生してしまっております。
ValueError: could not convert string to float: '[25, -26, 1, -1, 6]'
もし、説明変数の中にリスト(series)を含んでいても問題ないとしたら、こちらのErrorへの対処方法も教えていただけると助かります。
よろしくおねがいします。
python
1# 説明変数Xと目的変数Yに分ける 2X = df.drop('target', axis=1) 3Y = df['target'] 4 5#ここから学習用データとテスト用データに分ける。random_stateは乱数を固定 6X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, random_state=0) 7 8# サポートベクターマシン(SVM) 9from sklearn.svm import LinearSVC 10 11# SVMインスタンス 12model = LinearSVC() 13#学習モデル構築。引数に訓練データの特徴量と、それに対応したラベル 14model.fit(X_train, y_train) 15 16# .scoreで正解率を算出。 17print("train score:",model.score(X_train,y_train)) 18print("test score:",model.score(X_test,y_test))
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