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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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could not convert string to float: 'retired'

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2回答

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投稿2021/04/10 17:03

編集2021/04/11 11:12

Pythonで決定木モデルの学習をしています。

ValueError: could not convert string to float: 'retired'

のエラーメッセージが発生し、数字ではないのでどのように改善すればいいか悩んでいます。

jobにretiredはあります。

イメージ説明

発生している問題・エラーメッセージ


ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-54-273928de9d56> in <module>
----> 1 tree.fit(train_X, train_y)

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/tree/_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted)
888 """
889
--> 890 super().fit(
891 X, y,
892 sample_weight=sample_weight,

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/tree/_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted)
154 check_X_params = dict(dtype=DTYPE, accept_sparse="csc")
155 check_y_params = dict(ensure_2d=False, dtype=None)
--> 156 X, y = self._validate_data(X, y,
157 validate_separately=(check_X_params,
158 check_y_params))

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/base.py in _validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params)
427 # :(
428 check_X_params, check_y_params = validate_separately
--> 429 X = check_array(X, **check_X_params)
430 y = check_array(y, **check_y_params)
431 else:

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
70 FutureWarning)
71 kwargs.update({k: arg for k, arg in zip(sig.parameters, args)})
---> 72 return f(**kwargs)
73 return inner_f
74

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator)
596 array = array.astype(dtype, casting="unsafe", copy=False)
597 else:
--> 598 array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype)
599 except ComplexWarning:
600 raise ValueError("Complex data not supported\n"

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
81
82 """
---> 83 return array(a, dtype, copy=False, order=order)
84
85

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in array(self, dtype)
1779
1780 def array(self, dtype=None) -> np.ndarray:
-> 1781 return np.asarray(self._values, dtype=dtype)
1782
1783 def array_wrap(self, result, context=None):

/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
81
82 """
---> 83 return array(a, dtype, copy=False, order=order)
84
85

ValueError: could not convert string to float: 'retired'

該当のソースコード

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DT
tree = DT(max_depth =2, random_state=0)
tree.fit(train_X, train_y)

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toast-uz

2021/04/10 22:43

train_Xに文字列が含まれている、ということでしょうか?「機械学習 前処理 文字列」などでググってみてください。
kato9090

2021/04/11 11:13

train_Xのjobにretiredはあります。
toast-uz

2021/04/11 11:20 編集

train_Xに文字列が含まれていると理解しました。ほとんどの機械学習アルゴリズムには文字データは入れられませんので、「機械学習 前処理 文字列」などでググって、数値に変換する方法を調べてください。

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