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Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

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Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

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投稿2023/01/24 04:03

前提

初心者の質問恐れ入ります。
Kaggleの問題でロジスティック回帰モデルを初めて構築しているのですが、(おそらく)型の違いでエラーが発生してしまっております。

実現したいこと

エラーが解消され、ロジスティック回帰モデルが構築できること

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_27632\1366492367.py in <module> 8 9 # 学習 ---> 10 clf.fit(X_train, y_train) ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_stochastic_gradient.py in fit(self, X, y, coef_init, intercept_init, sample_weight) 881 Returns an instance of self. 882 """ --> 883 return self._fit( 884 X, 885 y, ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_stochastic_gradient.py in _fit(self, X, y, alpha, C, loss, learning_rate, coef_init, intercept_init, sample_weight) 647 sample_weight=None, 648 ): --> 649 self._validate_params() 650 if hasattr(self, "classes_"): 651 # delete the attribute otherwise _partial_fit thinks it's not the first call ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_stochastic_gradient.py in _validate_params(self, for_partial_fit) 135 if self.early_stopping and for_partial_fit: 136 raise ValueError("early_stopping should be False with partial_fit") --> 137 if self.max_iter is not None and self.max_iter <= 0: 138 raise ValueError("max_iter must be > zero. Got %f" % self.max_iter) 139 if not (0.0 <= self.l1_ratio <= 1.0): TypeError: '<=' not supported between instances of 'str' and 'int'

該当のソースコード

python(anaconda3)

1# インスタンス生成 2clf = SGDClassifier(loss = 'log', 3 penalty = 'none', 4 max_iter = '10000', 5 random_state = 1234, 6 fit_intercept = True 7 ) 8 9# 学習 10clf.fit(X_train, y_train)

試したこと

データの型は以下のとおりです。ターゲットはfloatです。

ホールドアウト

y_train = train.iloc[:,0]
X_train = train.iloc[:,1:]

print('y============')
y_train.info()
print('x============')
X_train.info()

y============
<class 'pandas.core.series.Series'>
Int64Index: 370448 entries, 0 to 378660
Series name: state
Non-Null Count Dtype


370448 non-null float64
dtypes: float64(1)
memory usage: 5.7 MB
x============
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 370448 entries, 0 to 378660
Columns: 191 entries, backers to main_category_Theater
dtypes: float64(3), uint8(188)
memory usage: 77.7 MB

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

conda 22.9.0

Name Version Build Channel
anaconda 2022.10 py39_0

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melian

2023/01/24 04:22

SGDClassifier() のパラメータが少し違う様に見えます。以下の様に変更して試してみてください。 penalty = 'none' => penalty = None max_iter = '10000' => max_iter = 10000
s88h

2023/01/24 04:36

誠にありがとうございます。 ご指摘いただいた箇所を修正し、無事に処理が実行できました。
meg_

2023/01/24 10:32

質問者さんへ melianさんへ回答依頼をするか、ご自身で回答いただいて質問をクローズしましょう。

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