Подготовка данных для обучения модели по методу опорных векторов

Question

Пытаюсь подготовить данные к обучению по методу опорных векторов, но почему-то появляется следующая ошибка:

Traceback (most recent call last):
File "D:/mashin_learn/3_week/main.py", line 8, in <module>
y = data[:1,:]
File "D:\mashin_learn\3_week\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3024, in __getitem__
indexer = self.columns.get_loc(key)
File "D:\mashin_learn\3_week\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3080, in get_loc
return self._engine.get_loc(casted_key)
File "pandas\_libs\index.pyx", line 70, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
File "pandas\_libs\index.pyx", line 75, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
TypeError: '(slice(None, 1, None), slice(None, None, None))' is an invalid key

Вот данные с которыми я работаю:

   0.0   0.7  0.29
0  1.0  0.23  0.55
1  0.0  0.72  0.42
2  0.0  0.98  0.68
3  0.0  0.48  0.39
4  1.0  0.34  0.73
5  0.0  0.44  0.06
6  1.0  0.40  0.74
7  0.0  0.18  0.18
8  1.0  0.53  0.53

А это код:

import pandas
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC

data = pandas.read_csv('svm-data.csv')
print(data)

x = data[:0]
y = data[:1,:]

Не могли бы вы подсказать, что я не так делаю и где можно посмотреть необходимую документацию?

Answer 1

Ошибку TypeError: '(slice(None, 1, None), slice(None, None, None))' is an invalid key вызывает строка:

y = data[:1,:]

Если вы имеете ввиду срез без заголовка, попробуйте:

y = data[1:]

ps про срезы в python и в pandas

Answer 2

Судя по примеру данных из вопроса, в вашем CSV файле отсутствует строка с наименованиями столбцов.

pd.read_csv() по умолчанию использует первую строку CSV файла как строку с наименованиями столбцов. В вашем случае стоит воспользоваться параметром header=None:

data = pd.read_csv('svm-data.csv', header=None)

тогда DataFrame будеи выглядеть так (обратите внимание на названия столбцов):

     0     1     2
0  0.0  0.70  0.29
1  1.0  0.23  0.55
2  0.0  0.72  0.42
3  0.0  0.98  0.68
4  0.0  0.48  0.39
5  1.0  0.34  0.73
6  0.0  0.44  0.06
7  1.0  0.40  0.74
8  0.0  0.18  0.18
9  1.0  0.53  0.53

после этого к столбцам можно обращаться по наименованиям - data[0], data[1], etc.

Вторая ошибка в том, что вы неправильно обращаетесь к столбцам по их порядковому номеру - правильно это делается так:

y = data.iloc[:, 0] # первый столбец

или так:

y = data.iloc[:, -1] # последний столбец

Answer 3

Во-первых у вас похоже первая строка данных попала в заголовок таблицы. Это лечится с помощью задания ключей при чтении csv, возможно вам нужно указать header=None.

Во-вторых, вы что-то странное пытаетесь получить в x и y. Скорее всего вам в x нужны все колонки кроме последней, а в y - последняя колонка. Тогда это можно сделать так:

x = data.iloc[:,:2]
y = data.iloc[:,2]

Обязательно нужно использовать .iloc, если вы делаете срезы по абсолютным номерам колонок/строк. И первая компонента среза отвечает за строки (я задал, что нужны все строки с помощью :), вторая компонента - за столбцы (соответственно, в x попадут все столбцы с 0 до 1, а в y - столбец 2).

БЛОГ НА HUSL

Подготовка данных для обучения модели по методу опорных векторов

Ответы (3 шт):