numpy.ones() のshapeの入力方法

Question

前提・実現したいこと

自作の分類プログラムを作っています。具体的には、事前に学習したデータに対しては正しく分類し、記憶にないデータに対しては常に１と答える学習器です。ただ、一部入力方法が分からず困っています。どなたかお願いします。

入力コード・エラーコード

import numpy as np

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

X = iris.data[iris.target!=2, 0:2]
y = iris.target[iris.target!=2]

from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin

class MemorizingClassifier1 (MemorizingClassifier):
    "記憶にないデータに対しては常に1と答える丸暗記型学習器"

    def __init__(self):
        self.d = dict()

    def fit(self, X, y):
        for x, label in zip(X, y):
            key = tuple(x)
            self.d[key] = label
        return self

    def predict(self, X):
        "記憶にないデータに対しては常に1と予測"
        pred_y = np.zeros(len(X), dtype=int)
        for i, x in enumerate(X):
            key = tuple(x)
            if key in self.d:
                pred_y[i] = self.d[key]
            else:
                pred_y[i] = np.ones(len(X), dtype=int)　
            return pred_y

model = MemorizingClassifier1()
model.fit(X, y)
visualize(model, "MemorizingClassifier1")

ValueError: setting an array element with a sequence.

np.ones()のshapeをどのように入力すべきか分からず、ここがエラーコードにもなっています。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

利用環境はGoogle Colaboratoryです。

Answer 1

return pred_yのインデント間違ってないですか？
ループ１回で抜けちゃいますよ。

Comments

[874-3175-8...]

無事解決しました。初歩的なミスですいません、ありがとうございました。

Answer 2

そこは pred_y の 1要素への代入なので、ones ではなく、1 にすべきなのでは？

  pred_y[i] = 1　

Comments

[874-3175-8...]

そうすると、accuracyが0.5になります。記憶したデータを分類するように作っているので、この場合は1.0になるはずです。どうすればいいでしょうか。