Ошибка in predict X = self._validate_X_predict(X, check_input)

@FARA7182 · Регистрация: 27.09.2021

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Всем общий джиги. Изучаю библиотеку sklearn(python) на среде Pycharm(Путь-каталог весь правильный просто на всякий убрал)

Сам код снизу:

Python

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
 
 
# Читает csv файл
dataset = pd.read_csv("zoo.csv")
 
# Убирает названия животных так как это не параметр
dataset = dataset.drop("animal_name", axis=1)
 
# Разделяет данные на функции и целевые
features = dataset.drop("class_type", axis=1)
targets = dataset["class_type"]
 
# Разделяет данные на обучающии и тестовый
train_features, test_features, train_targets, test_targets = \
    train_test_split(features, targets, train_size=0.75)
 
# Тренируют модель
tree = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=5)
tree = tree.fit(train_features, train_targets)
 
# Предсказывают на тестовых данных 25%
prediction = tree.predict(test_features)
 
# Проверка точности предсказывания
score = tree.score(test_features, test_targets)
print("The prediction accuracy is: {:0.2f}%".format(score * 100))
 
# Спрогнозировать на данном примере
features = {
    "hair": 0,
    "feathers": 1,
    "eggs": 1,
    "milk": 0,
    "airbone": 1,
    "aquatic": 0,
    "predator": 0,
    "toothed": 1,
    "backbone": 1,
    "breathes": 1,
    "venomous": 0,
    "fins": 0,
    "legs": 1,
    "tail": 1,
    "domestic": 0,
    "catsize": 0
}
 
features = pd.DataFrame([features], columns=train_features.columns)
prediction = tree.predict(features)[0]
print("Best guess is {}".format([prediction]))

Ошибка с низу:
The prediction accuracy is: 92.31%
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users", line 52, in <module>
prediction = tree.predict(features)[0]
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users", line 505, in predict
X = self._validate_X_predict(X, check_input)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users", line 471, in _validate_X_predict
X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", reset=False)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users", line 577, in _validate_data
X = check_array(X, input_name="X", **check_params)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users", line 899, in check_array
_assert_all_finite(
File "C:\Users", line 146, in _assert_all_finite
raise ValueError(msg_err)
ValueError: Input X contains NaN.
DecisionTreeClassifier does not accept missing values encoded as NaN natively. For supervised learning, you might want to consider sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier and Regressor which accept missing values encoded as NaNs natively. Alternatively, it is possible to preprocess the data, for instance by using an imputer transformer in a pipeline or drop samples with missing values. See https://scikit-learn.org/stabl... mpute.html You can find a list of all estimators that handle NaN values at the following page: https://scikit-learn.org/stabl... nan-values

Process finished with exit code 1

@Red white socks · 16.12.2022, 10:32

FARA7182, ну то же самое)

@Welemir1 · 16.12.2022, 10:47

FARA7182, вопрос в чем? перевести за тебя в гугле?

Новые блоги и статьи
Test mik-a-el 07.01.2025 Test	Счётчик на базе сумматоров + регистров и генератора сигналов согласования. Hrethgir 07.01.2025 Создан с целью проверки скорости асинхронной логики: ранее описанного сумматора и предополагаемых fast регистров. Регистры созданы на базе ранее описанного, предполагаемого fast триггера. То-есть. . .	Как перейти с Options API на Composition API в Vue.js BasicMan 06.01.2025 Почему переход на Composition API актуален В мире современной веб-разработки фреймворк Vue. js продолжает эволюционировать, предлагая разработчикам все более совершенные инструменты для создания. . .	Архитектура современных процессоров inter-admin 06.01.2025 Процессор (центральный процессор, ЦП) является основным вычислительным устройством компьютера, которое выполняет обработку данных и управляет работой всех остальных компонентов системы. Архитектура. . .	История создания реляционной модели баз данных, правила Кодда Programming 06.01.2025 Предпосылки создания реляционной модели В конце 1960-х годов компьютерная индустрия столкнулась с серьезными проблемами в области управления данными. Существовавшие на тот момент модели данных -. . .	Полезные поделки на Arduino, которые можно сделать самому raxper 06.01.2025 Arduino как платформа для творчества Arduino представляет собой удивительную платформу для технического творчества, которая открывает безграничные возможности для создания уникальных проектов. Эта. . .
Подборка решений задач на Python IT_Exp 06.01.2025 Целью данной подборки является предоставление возможности ознакомиться с различными задачами и их решениями на Python, что может быть полезно как для начинающих, так и для опытных программистов. . . .	С чего начать программировать микроконтроллеры raxper 06.01.2025 Введение в мир микроконтроллеров Микроконтроллеры стали неотъемлемой частью современного мира, окружая нас повсюду: от простых бытовых приборов до сложных промышленных систем. Эти маленькие. . .	Из чего собрать игровой компьютер inter-admin 06.01.2025 Сборка игрового компьютера требует особого внимания к выбору комплектующих и их совместимости. Правильно собранный игровой ПК не только обеспечивает комфортный геймплей в современных играх, но и. . .	Обновление сайта www.historian.by Reglage 05.01.2025 Обещал подвести итоги 2024 года для сайта. Однако начну с того, что изменилось за неделю. Добавил краткий урок по последовательности действий при анализе вредоносных файлов и значительно улучшил урок. . .	Как использовать GraphQL в C# с HotChocolate Programming 05.01.2025 GraphQL — это современный подход к разработке API, который позволяет клиентам запрашивать только те данные, которые им необходимы. Это делает взаимодействие с API более гибким и эффективным по. . .	Модель полного двоичного сумматора с помощью логических операций (python) AlexSky-coder 04.01.2025 def binSum(x:list, y:list): s=^y] p=x and y for i in range(1,len(x)): s. append((x^y)^p) p=(x and y)or(p and (x or y)) return s x=list() y=list()

@Red white socks 4328 / 1876 / 334 Регистрация: 18.01.2021 Сообщений: 3,461
	16.12.2022, 10:32	2
	FARA7182, ну то же самое) 0

@Welemir1 Автоматизируй это! 7211 / 4705 / 1224 Регистрация: 30.03.2015 Сообщений: 13,409 Записей в блоге: 29
	16.12.2022, 10:47	3
	FARA7182, вопрос в чем? перевести за тебя в гугле? 0