KaggleのtitanicのcsvデータによるSVMの作成とF１値の導出

Question

表題の通り、Kaggleのtitanicに挑戦しています。

その一環で、SVMを使って、F1値を導出しようとしました。
下記の様な、コードを書きました。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn import preprocessing
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
from sklearn import model_selection

Xy1=[]
Xy2=[]

with open('train.csv') as f1:
    next(f1)
    for line in map(str.strip, f1):
        Xy1.append(line.split(','))
with open('test.csv') as f2:
    next(f2)
    for line in map(str.strip, f2):
        Xy2.append(line.split(','))        

Xy1 = np.array(Xy1)
Xy2 = np.array(Xy2)

label_encoder1=[]
label_encoder2=[]
Xy1_encoded=np.empty(Xy1.shape)
Xy2_encoded=np.empty(Xy2.shape)
for i,item in enumerate(Xy1[0]):
    if item.isdigit():
        Xy1_encoded[:,i]=Xy1[:,i]
    else:
        encoder=preprocessing.LabelEncoder()
        Xy1_encoded[:,i]=encoder.fit_transform(Xy1[:,i])
        label_encoder1.append(encoder)
for i,item in enumerate(Xy2[0]):
    if item.isdigit():
        Xy2_encoded[:,i]=Xy2[:,i]
    else:
        encoder=preprocessing.LabelEncoder()
        Xy2_encoded[:,i]=encoder.fit_transform(Xy2[:,i])
        label_encoder2.append(encoder)

#ベクトル値 (3列目以降)
X1=Xy1_encoded[:,3:]
X2=Xy2_encoded[:,3:]
#ラベル値 (2列目)
Y1=Xy_encoded[:,2].astype(int)
Y2=Xy_encoded[:,2].astype(int)

X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X,y,
                                test_size=0.2,random_state=5)

classifier=LinearSVC(random_state=0)
classifier.fit(x_train,y_train)
y_test_pred=classifier.predict(X_test)

f1=model_selection.cross_val_score(classifier,X,y,
                                      scoring='f1_weighted',cv=3)
print("F1 score: " + str(round(100*f1.mean(),2)) + "%")

実行いたしましたところ、

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-383f26ef4d56> in <module>
     28 for i,item in enumerate(Xy1[0]):
     29     if item.isdigit():
---> 30         Xy1_encoded[:,i]=Xy1[:,i]
     31     else:
     32         encoder=preprocessing.LabelEncoder()

ValueError: could not convert string to float: 

と、表示されました。このエラーの対処法を教えて下さい。
train.csvとtest.csvは、どちらもKaggleのtitanicからダウンロードしたデータで、下記の様な形をしています。

[['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'], ['1', '0', '3', '"Braund', ' Mr. Owen Harris"', 'male', '22', '1', '0', 'A/5 21171', '7.25', '', 'S'], ['2', '1', '1', '"Cumings', ' Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)"', 'female', '38', '1', '0', 'PC 17599', '71.2833', 'C85', 'C'], ['3', '1', '3', '"Heikkinen', ' Miss. Laina"', 'female', '26', '0', '0', 'STON/O2. 3101282', '7.925', '', 'S'], ['4', '1', '1', '"Futrelle', ' Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)"', 'female', '35', '1', '0', '113803', '53.1', 'C123', 'S'], ['5', '0', '3', '"Allen', ' Mr. William Henry"', 'male', '35', '0', '0', '373450', '8.05', '', 'S'],(以下略)

Answer 1

could not convert string to float

とのことですので、floatに型変換すればよろしいかと思います

Xy1_encoded[:,i] = float(Xy1[:,i])