ボストン住宅価格：light gbmにカテゴリー変数を入れて使いたい

Question

翔泳社の[Kaggle データ分析」に則り、ボストン住宅価格のAI構築でlight GBMを（カテゴリー変数を入れて）使いたいのですが、エラーが出てしまいます。タイプミスではないようなのですが、どこで間違えてしまっているのでしょうか？

Google Coraborately で進めています。

#パッケージのインポート
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
import numpy as np
import random 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import lightgbm as lgb
np.random.seed(1234)
random.seed(1234)
from sklearn.model_selection import KFold
folds=3
kf=KFold(n_splits=folds)
from sklearn.metrics import mean_squared_error

#データファイルの読み込み
df_train=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/train_house.csv',encoding='cp932')
df_test=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/test_house.csv',encoding='cp932')

plt.style.use('ggplot')

#データの確認
df_train.shape
df_train.dtypes
df_train.head()
df_train['MSZoning'].value_counts()
all_df=pd.concat([df_train,df_test],sort=False).reset_index(drop=True)
all_df['MSZoning'].value_counts()


categolies=all_df.columns[all_df.dtypes=="object"]
categolies
for cat in categolies:
  le=LabelEncoder()
  print(cat)

all_df[cat].fillna('missing',inplace=True)
le=le.fit(all_df[cat])
all_df[cat]=le.transform(all_df[cat])

all_df[cat]=all_df[cat].astype('category')
all_df[cat].dtypes


train_df_le=all_df[~all_df['SalePrice'].isnull()]
test_df_le=all_df[all_df['SalePrice'].isnull()]

lgbm_params={
    'objective':'regression',
    'random_seed':1234
}
train_x=train_df_le.drop(['SalePrice','Id'],axis=1)
train_y=train_df_le['SalePrice']



models=[]
rmses=[]
oof=np.zeros(len(train_x))

for train_index,val_index in kf.split(train_x):
  x_train =train_x.iloc[train_index]
  x_valid =train_x.iloc[val_index]
  y_train =train_y.iloc[train_index]
  y_valid =train_y.iloc[val_index]

  lgb_train=lgb.Dataset(x_train,y_train)
  lgb_eval=lgb.Dataset(x_valid,y_valid,reference=lgb_train)

#エラーの出る箇所#  
model_lgb=lgb.train(lgbm_params,lgb_train,valid_sets=lgb_eval,num_boost_round=100,early_stopping_rounds=20,verbose_eval=10)
  
  y_pred=model_lgb.predict(x_valid,num_iteration=model_lgb.best_iteration)
  tmp_rmse=np.sqrt(mean_squared_error(np.log(y_valid),np.log(y_pred)))
  print(tmp_rmse)

  models.append(model_lgb)
  emse.append(tmp_rmse)
  oof[val_index]=y_pred

＃エラーの内容＃
ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool.
Did not expect the data types in fields MSZoning, Street, Alley, LotShape, LandContour, Utilities, LotConfig, LandSlope, Neighborhood, Condition1, Condition2, BldgType, HouseStyle, RoofStyle, RoofMatl, Exterior1st, Exterior2nd, MasVnrType, ExterQual, ExterCond, Foundation, BsmtQual, BsmtCond, BsmtExposure, BsmtFinType1, BsmtFinType2, Heating, HeatingQC, CentralAir, Electrical, KitchenQual, Functional, FireplaceQu, GarageType, GarageFinish, GarageQual, GarageCond, PavedDrive, PoolQC, Fence, MiscFeature, SaleType

Comments

[jbpb0]

あちこちインデントが間違ってます
https://www.kaggle.com/mirandora/houseprices-tutorial-code
と比べてみてください

[toast-uz]

データセットの入手方法を明示願います。kaggle内でさえ、boston housingでDatasetを検索すると、40種以上出てきますので。

[Dantesu]

jbpb0様＜＜＜
ご指摘ありがとうございます。まだどこが原因か判明できずにいますが、お礼まで失礼します。

[Dantesu]

toast-uz様＜＜
KaggleのHouse Prices - Advanced Regression Techniques です、
https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

[jbpb0]

https://www.kaggle.com/mirandora/houseprices-tutorial-code
の「2. Make baseline」の「カテゴリ変数を数値に変換」のちょっと下の「for cat in categories:」の付近のインデントと比べたら、下記のインデントが抜けてるのが分かると思うので、そこ直してください

all_df[cat].fillna('missing',inplace=True)
le=le.fit(all_df[cat])
all_df[cat]=le.transform(all_df[cat])

all_df[cat]=all_df[cat].astype('category')
all_df[cat].dtypes

[jbpb0]

上記が済んだら、次に、質問のコードの

#エラーの出る箇所#
model_lgb=lgb.train(...

に該当するところを、
https://www.kaggle.com/mirandora/houseprices-tutorial-code
と比べてみてください
そうしたら、そこのインデントも抜けてるのが分かると思うので、そこ直してください

[jbpb0]

上記も済んだら、質問のコードの下記を修正してください

emse.append(tmp_rmse)
↓
rmses.append(tmp_rmse)

ここまで全部直したら、動くはずです
Google Colabで確認したら、動きました

[jbpb0]

> KaggleのHouse Prices - Advanced Regression Techniques です、
https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/overview
の「Acknowledgments」を見ると、そのデータは「Ames Housing dataset」で、「Boston Housing dataset」ではないみたいです

> 翔泳社の[Kaggle データ分析」に則り、ボストン住宅価格のAI構築でlight GBMを（カテゴリー変数を入れて）使いたい

その書籍に、そのデータが「ボストン住宅価格」だと書かれてるのですか？

[Dantesu]

jbpb0様＜＜＜
ありがとうございます！そして、低レベルなミスにお付き合い頂き、申し訳ございません。
for の途中だったのに（私の誤読で）セルを分けてしまい、写経にもなっていませんでした。

[jbpb0]

https://www.shoeisha.co.jp/book/download/9784798165233/detail
からコードがダウンロードできるので、うまく動かないなら、そちらと比べてみたらいいと思います