アルゴリズムのNameErrorが発生します（MultinomialNB, sklearn, python）

前提・実現したいこと

マルチクラスの分類問題で教師あり学習のプログラムを実装中、アルゴリズムとしてMultinomialNBの使用を試みたところ、NameErrorが発生しました。

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/hankechi78/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3343, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-128-0d747af3404c>", line 6, in <module>
    MultinomialNB()
NameError: name 'MultinomialNB' is not defined

最初にfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNBを挿入しているのでMultinomialNBは確かにインポートされているはずです。
エラーの原因がわかりません。


%matplotlib inline

from nltk.corpus import stopwords
from sklearn import metrics
from sklearn import model_selection
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.dummy import DummyClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, f1_score, accuracy_score, confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion, make_pipeline
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import spacy
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import string

（データフレームの作成、データの前処理部分は長くなるので省略）

union = FeatureUnion(transformer_list = [
        ("thematique_features", thematique_pipeline),
        ("declaration_feature", declaration_pipeline2),
        ("position_feature", position_pipeline)])

preprocess_pipeline = make_pipeline(
    union
)

preprocess_pipeline.fit(X_train)

classifier_pipeline = make_pipeline(
    preprocess_pipeline,
    MultinomialNB()
)

classifier_pipeline.fit(X_train, y_train)

試したこと

Jupyter notebookで作成しています。もう一度念のため冒頭のセルから順に実行していきましたが、同様にNameErrorが表示されます。

補足：インストール済みのsckit learnの情報

Name: scikit-learn
Version: 0.23.1
Summary: A set of python modules for machine learning and data mining
Home-page: http://scikit-learn.org
Author: None
Author-email: None
License: new BSD
Location: /Users/hankechi78/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages
Requires: numpy, threadpoolctl, scipy, joblib
Required-by: mglearn

meg_

2020/12/28 15:48

質問のコードを試そうとしたところ、下記エラーが発生したので質問のエラーは再現出来ませんでした。 NameError: name 'thematique_pipeline' is not defined

jbpb0

2020/12/28 22:59

既に作ってあるpipelineに追加する場合は、 https://stackoverflow.com/questions/34324192/insert-or-delete-a-step-in-scikit-learn-pipeline に書かれてるように、.steps.append() を使うのでは？？

hankechi78

2020/12/30 07:10

ありがとうございます！ @meg_さん pipelineについては、手元のデータに合わせて設定しているものです。今回はアルゴリズムが呼び出せないエラーということで直接的には無関係かと思い割愛しました。 @jbpb0さんそちらの方法は存じ上げませんでした、ありがとうございます！ただ、他のプログラムではunion = FeatureUnion(transformer_list = []で問題なくpipelineをまとめてのデータの前処理ができているので、自分の使っている方法自体には問題ないかと思います・・・

jbpb0

2020/12/30 08:57 編集

classifier_pipeline = make_pipeline(preprocess_pipeline, MultinomialNB()) の「preprocess_pipeline」と「MultinomialNB()」は、形式が全然違うものですよね「preprocess_pipeline」はpipelineですが、「MultinomialNB()」は違いますそのような全然違う形式のものを併記しても、make_pipeline()は扱えるのでしょうか? 【追記】試しにやってみたら、扱えました失礼しました最初から全部入りのpipe0と、後から追加したpipe2は、.fit後の.scoreは同点でした (Jupyter Notebookではなく、Anacondaプロンプト上で実行しました) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups pipe0 = make_pipeline(CountVectorizer(), TfidfTransformer(), MultinomialNB()) pipe1 = make_pipeline(CountVectorizer(), TfidfTransformer()) pipe2 = make_pipeline(pipe1, MultinomialNB()) print(pipe0) print(pipe2) newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', remove=('headers', 'footers', 'quotes')) newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test', remove=('headers', 'footers', 'quotes')) x_train = newsgroups_train.data y_train = newsgroups_train.target x_test = newsgroups_test.data y_test = newsgroups_test.target pipe0.fit(x_train, y_train) pipe2.fit(x_train, y_train) print(pipe0.score(x_train, y_train)) print(pipe2.score(x_train, y_train)) print(pipe0.score(x_test, y_test)) print(pipe2.score(x_test, y_test))

meg_

2020/12/30 11:12

> pipelineについては、手元のデータに合わせて設定しているものです。 > 今回はアルゴリズムが呼び出せないエラーということで直接的には無関係かと思い割愛しました。手元で検証しようと思ったところ実行不可でしたのでコメントしました。質問者さんの方で既にエラー原因の切り分けが出来ているとのこと了解しました。