質問編集履歴
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データの追加
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@@ -10,21 +10,64 @@
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上記サイトに似たような条件のロジスティック回帰の例が記載されていますが，このような方法が妥当なのでしょうか．．．
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+
A B C D E F Name
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+
50000 120 0,0,1,0,0 0,0,1 0,1,0,0 0,0,0,1 1
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15
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+
35000 80 0,0,1,0,0 0,0,1 0,1,0,0 0,1,0,0 0
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16
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+
20000 50 1,0,0,0,0 0,1,0 0,0,1,0 0,0,0,1 1
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17
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+
42000 65 0,0,0,0,1 0,0,1 1,0,0,0 0,0,0,1 1
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18
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+
51000 110 0,0,0,1,0 1,0,0 0,1,0,0 0,0,0,1 0
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19
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+
23000 55 1,0,0,0,0 1,0,0 0,0,0,1 1,0,0,0 1
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20
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+
38000 85 0,0,0,1,0 1,0,0 0,0,0,1 0,0,0,1 0
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21
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+
46000 95 1,0,0,0,0 0,1,0 0,0,1,0 0,1,0,0 0
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+
4000 90 1,0,0,0,0 0,0,1 1,0,0,0 0,0,0,1 1
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23
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+
19000 45 0,0,0,1,0 0,0,1 0,0,1,0 0,0,0,1 0
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+
これをコピーしてExcelの「A1~G11」にテキスト形式で張り付けたものと実データは全く一緒です．
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+
このデータは10行のテストデータですが，
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+
最終的には2000行あるデータで二値分類を行いたいと考えています．
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+
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+
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+
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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33
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-
```
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18
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-
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+
ValueError Traceback (most recent call last)
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-
<ipython-input-
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35
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+
<ipython-input-11-bdb8fb2b37d7> in <module>
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1 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
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21
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-
2 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=
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+
2 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=0)
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----> 3 model.fit(X, Y)
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4 model.predict(X)
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40
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41
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+
~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\tree.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted)
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42
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+
799 sample_weight=sample_weight,
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43
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+
800 check_input=check_input,
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25
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-
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+
--> 801 X_idx_sorted=X_idx_sorted)
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45
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+
802 return self
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-
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46
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+
803
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27
47
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48
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+
~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\tree.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted)
|
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49
|
+
114 random_state = check_random_state(self.random_state)
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50
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+
115 if check_input:
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51
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+
--> 116 X = check_array(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csc")
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52
|
+
117 y = check_array(y, ensure_2d=False, dtype=None)
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53
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+
118 if issparse(X):
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54
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+
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55
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+
~\Anaconda3\lib\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, warn_on_dtype, estimator)
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56
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+
525 try:
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57
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+
526 warnings.simplefilter('error', ComplexWarning)
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58
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+
--> 527 array = np.asarray(array, dtype=dtype, order=order)
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59
|
+
528 except ComplexWarning:
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60
|
+
529 raise ValueError("Complex data not supported\n"
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61
|
+
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62
|
+
~\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py in asarray(a, dtype, order)
|
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63
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+
536
|
|
64
|
+
537 """
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65
|
+
--> 538 return array(a, dtype, copy=False, order=order)
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66
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+
539
|
|
67
|
+
540
|
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68
|
+
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69
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+
ValueError: could not convert string to float: '0,0,1,0,0'
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70
|
+
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28
71
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### 該当のソースコード
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29
72
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30
73
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```Python
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@@ -46,6 +89,8 @@
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46
89
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47
90
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```
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48
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+
from sklern~ 以下よりエラーが生じます．
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93
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+
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49
94
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### 試したこと
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50
95
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51
96
|
https://news.mynavi.jp/article/Python_ML-5/
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3
エクセルファイルの追加
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CHANGED
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File without changes
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@@ -10,6 +10,8 @@
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10
10
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11
11
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上記サイトに似たような条件のロジスティック回帰の例が記載されていますが，このような方法が妥当なのでしょうか．．．
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12
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+
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14
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+
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13
15
|
### 発生している問題・エラーメッセージ
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14
16
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15
17
|
```
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2
ソースコードの追記，説明．エラーメッセージの記載．
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File without changes
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@@ -13,26 +13,42 @@
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13
13
|
### 発生している問題・エラーメッセージ
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14
14
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15
15
|
```
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16
|
+
NameError Traceback (most recent call last)
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17
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+
<ipython-input-1-587453287380> in <module>
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18
|
+
1 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
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19
|
+
2 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, random_state=0)
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20
|
+
----> 3 model.fit(X, Y)
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-
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|
21
|
+
4 model.predict(X)
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22
|
+
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23
|
+
NameError: name 'X' is not defined
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17
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```
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18
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19
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### 該当のソースコード
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20
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+
```Python
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import pandas as pd
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-
df = pd.read_excel(r'C:
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|
+
df = pd.read_excel(r'C:\Users\AAA.xlsx') #エクセルファイルの読み込み
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32
|
+
df #エクセルファイルの表示
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25
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-
df
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34
|
+
df['Name'].value_counts() #「Name」列の「1」,「0」の各個数表示
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26
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27
|
-
df['Name'].value_counts()
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28
|
-
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29
|
-
X = df.drop('Name', axis=1)
|
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36
|
+
X = df.drop('Name', axis=1) #「Name」列以外の列を説明変数Xに設定
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30
|
-
Y = df['Name']
|
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37
|
+
Y = df['Name'] #「Name」列を目的変数Yに設定
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|
X.head()
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40
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+
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #機械学習ライブラリscikit-learnの中からDecisionTreeClassifier(決定木)を呼び出す
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|
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+
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=0) #modelという名前で決定木を使う宣言(モデルの条件として、max_depth、random_state)
|
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42
|
+
model.fit(X, Y) #教師データを先ほど宣言したモデルに代入して学習を実行し、機械学習モデルの作成
|
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43
|
+
model.predict(X)
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44
|
+
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|
+
```
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46
|
+
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47
|
### 試したこと
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48
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49
|
+
https://news.mynavi.jp/article/Python_ML-5/
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-
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50
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+
上記のサイトに沿って動かしてみただけです．
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+
説明変数が数値じゃないのでエラーが出たんだと思います．
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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1
該当のソースコードの箇所に現在のプログラムを記載しました．
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File without changes
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CHANGED
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@@ -18,10 +18,18 @@
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18
18
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19
19
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### 該当のソースコード
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20
20
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-
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|
+
import pandas as pd
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-
ソースコード
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-
```
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23
|
+
df = pd.read_excel(r'C:~~~~.xlsx')
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24
|
+
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25
|
+
df
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|
26
|
+
|
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27
|
+
df['Name'].value_counts()
|
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28
|
+
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29
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+
X = df.drop('Name', axis=1)
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30
|
+
Y = df['Name']
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31
|
+
X.head()
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|
+
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### 試したこと
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35
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ここに問題に対して試したことを記載してください。
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