Неподдерживаемые типы операндов для -: 'str' и 'str' - PullRequest
Новая
       4

Неподдерживаемые типы операндов для -: 'str' и 'str'

0 голосов
/ 19 января 2019

Я новичок в анализе данных и ищу помощь. Я создаю свой алгоритм Knn с нуля, используя python. Думаю, у меня проблема с моими данными (обучение и тестирование). Я думаю, что я должен конвертировать в плавающие, но я не уверен на 100%. Я знаю, что мои функции работают, потому что я попробовал их с другим набором данных. 

from scipy.io import arff
from io import StringIO
import scipy
import pandas as pd
import numpy as np
import math
data_train = scipy.io.arff.loadarff('train.arff')
train = pd.DataFrame(data_train[0])
train.head()
data_test = scipy.io.arff.loadarff('test1.arff') 
print(data_test)
test = pd.DataFrame(data_test[0])
test.head()

from sklearn.cross_validation import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train, test, test_size = 0.1, random_state=42)
print(X_train, X_test, y_train, y_test)

def distance(testpoint, trainpoint):
    # distance between testpoint and trainpoint.
    dist = np.sqrt(np.sum(np.power(testpoint-trainpoint, 2))) 
    return dis

def getNeighbors(X_train, y_train, X_test, k):
        #For each point in X_test, calculate its distance from itself and each point in X_train
        k_neighbors_with_labels = [] # this will be a list (for each test point) of list (contains the tuple (distance,label) of k nearest neighbors). 
        for testpoint in X_test:
            distances_label = [] # this list carries distances between the testpoint and train point
            for (trainpoint,y_train_label) in zip(X_train,y_train):
                # calculate the distance and append it to a distances_label with the associated label.
                distances_label.append((distance(testpoint, trainpoint), y_train_label))
            k_neighbors_with_labels += [sorted(distances_label)[0:k]] # sort the distances and taken the first k neighbors
        return k_neighbors_with_labels
ne = getNeighbors(X_train, y_train, X_test, k = 3)
print(ne)

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-56-3b2868d1fd43> in <module>()
----> 1 ne = getNeighbors(X_train, y_train, X_test, k = 3)
      2 print(ne)

<ipython-input-55-75b4da86d04e> in getNeighbors(X_train, y_train, X_test, k)
      6             for (trainpoint,y_train_label) in zip(X_train,y_train):
      7                 # calculate the distance and append it to a distances_label with the associated label.
----> 8                 distances_label.append((distance(testpoint, trainpoint), y_train_label))
      9             k_neighbors_with_labels += [sorted(distances_label)[0:k]] # sort the distances and taken the first k neighbors
     10         return k_neighbors_with_labels

<ipython-input-42-03d38977fec4> in distance(testpoint, trainpoint)
      1 def distance(testpoint, trainpoint):
      2     # distance between testpoint and trainpoint.
----> 3     dist = np.sqrt(np.sum(np.power(testpoint-trainpoint, 2)))
      4     return distance

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

1 Ответ

0 голосов
/ 19 января 2019

В комментарии упоминается - контрольная точка и поездная точка выглядят как строки.Чтобы подтвердить это, вы можете добавить print(type(testpoint)) и print(type(trainpoint)) к своему коду, чтобы узнать, какого типа они на самом деле.Если они действительно являются строками (и ошибка предполагает это);предполагая, что это числа, хранящиеся в виде строк, вы можете просто преобразовать их в int или float, выполнив что-то вроде: 

dist = np.sqrt(np.sum(np.power(float(testpoint)-float(trainpoint), 2)))

замените int на float, как требуется, в зависимости от ваших требований.

Существует несколько способов решения этой проблемы, но фундаментальная проблема заключается в том, что вы не можете использовать оператор - для строк - так же, как указывает ошибка.

...