ValueError: не удалось преобразовать строку в плавающее при реализации sklearn - PullRequest
Новая
       12

ValueError: не удалось преобразовать строку в плавающее при реализации sklearn

0 голосов
/ 25 ноября 2018

Я новичок в этом, я получаю некоторую ошибку, подобную этой; 

 File "C:\Users\Himanshu\Desktop\Project\ML\Pract\mlp1.py", line 268, in 
 <module> cv_results = model_selection.cross_val_score(model, X_train, Y_train, 
 cv=kfold, scoring=scoring)
 File "C:\Users\Himanshu\AppData\Roaming\Python\Python27\site-  
 packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 402, in cross_val_score
 error_score=error_score)
 .
 .
 etc..like above)
 ValueError: could not convert string to float: transact

форма набора данных, который я использую, (30,216) 

array = dataset.values
X = array[:,0:215]
Y = array[:,215]
validation_size = 0.20
seed = 7
X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = 
model_selection.train_test_split(X, Y, test_size=validation_size, 
random_state=seed)

Я хочузнаете, я правильно делю это или нет.Может кто-нибудь подсказать, почему происходит эта ошибка.

Отредактировано: Я добавляю остальную часть кода: 

scoring = 'accuracy'

# Spot Check Algorithms
models = []
models.append(('LR', LogisticRegression()))
models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis()))
models.append(('KNN', KNeighborsClassifier()))
models.append(('CART', DecisionTreeClassifier()))
models.append(('NB', GaussianNB()))
models.append(('SVM', SVC()))
# evaluate each model in turn
results = []
names = []
for name, model in models:
kfold = model_selection.KFold(n_splits=10, random_state=seed)
cv_results = model_selection.cross_val_score(model, X_train, Y_train, 
cv=kfold, scoring=scoring)
results.append(cv_results)
names.append(name)
msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std())
print(msg)
...