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标题: 使用smlies字符串进行机器学习模型的训练，报错could not convert string to float [打印本页]

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Author: 哎呀妈呀 时间: 2021-5-17 16:41
标题: 使用smlies字符串进行机器学习模型的训练，报错could not convert string to float
使用smlies字符串（使用的是二进制的morgen指纹）进行机器学习模型的训练，smlies字符串导入模型进行训练的时候，报错could not convert string to float:

from __future__ import print_function
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import ensemble
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import r2_score
df =pd.read_csv('c:\\Users\\Administrator\\Desktop\\111.csv')
x=df[['SMILES-DFP']].values
y=df['PCE'].values
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0)
model=ensemble.GradientBoostingRegressor()
model.fit(x_train,y_train)
y_train_pred=model.predict(x_train)
y_test_pred=model.predict(x_test)

print(y_test)
print(y_test_pred)
print(r2_score(y_test, y_test_pred))

ValueError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-e11e676a83fb> in <module>()
   16 model=ensemble.GradientBoostingRegressor()
   17
---> 18 model.fit(x_train,y_train)
   19
   20 y_train_pred=model.predict(x_train)
D:\Anaconda\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_gb.py in fit(self, X, y, sample_weight, monitor)
408
409       X, y = self._validate_data(X, y, accept_sparse=['csr', 'csc', 'coo'],
--> 410                                  dtype=DTYPE, multi_output=True)
411       n_samples, self.n_features_ = X.shape
412
D:\Anaconda\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\sklearn\base.py in _validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params)
430                y = check_array(y, **check_y_params)
431          else:
--> 432                X, y = check_X_y(X, y, **check_params)
433          out = X, y
434
D:\Anaconda\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
   70                         FutureWarning)
   71       kwargs.update({k: arg for k, arg in zip(sig.parameters, args)})
---> 72       return f(**kwargs)
   73    return inner_f
   74
D:\Anaconda\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, estimator)
800                   ensure_min_samples=ensure_min_samples,
801                   ensure_min_features=ensure_min_features,
--> 802                   estimator=estimator)
803    if multi_output:
804       y = check_array(y, accept_sparse='csr', force_all_finite=True,
D:\Anaconda\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
   70                         FutureWarning)
   71       kwargs.update({k: arg for k, arg in zip(sig.parameters, args)})
---> 72       return f(**kwargs)
   73    return inner_f
   74
D:\Anaconda\Anaconda3\envs\py37\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, estimator)
596                   array = array.astype(dtype, casting="unsafe", copy=False)
597                else:
--> 598                   array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype)
599          except ComplexWarning:
600                raise ValueError("Complex data not supported\n"
D:\Anaconda\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
   81
   82    """
---> 83    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
   84
   85

ValueError: could not convert string to float: '[0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  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{1}

作者
Author: snljty 时间: 2021-5-17 17:05
17行加一句
x_train, y_train = x_train.strip("[]").split(), y_train.strip("[]").split()

作者
Author: 哎呀妈呀 时间: 2021-5-17 17:34

snljty 发表于 2021-5-17 17:05
17行加一句
x_train, y_train = x_train.strip("[]").split(), y_train.strip("[]").split()

这一句的意思是删除开头和结尾的【】括号对吧。

刚刚尝试了一下，加入您给的建议，报错变成'numpy.ndarray' object has no attribute 'strip'
我搜了一下报错，没能解决掉。请问大佬，这应该怎么解决，谢谢

作者
Author: snljty 时间: 2021-5-17 18:14

哎呀妈呀发表于 2021-5-17 17:34
这一句的意思是删除开头和结尾的【】括号对吧。

刚刚尝试了一下，加入您给的建议，报错变成'numpy.nd ...

往上找，弄清你的x_train到底是什么数据类型。这种交互式语言这类debug都很容易，善用type函数和help函数，再不行查查O'Reilly那本python入门和那本数据分析。

作者
Author: 哎呀妈呀 时间: 2021-5-17 19:05

snljty 发表于 2021-5-17 18:14
往上找，弄清你的x_train到底是什么数据类型。这种交互式语言这类debug都很容易，善用type函数和help函数 ...

好的，谢谢

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