ValueError: konnte nicht konvertiert string zu float:

Ich bin nach ein, dieses tutorial zu schreiben, ein Naive Bayes-Klassifizierer:
http://machinelearningmastery.com/naive-bayes-classifier-scratch-python/

Ich bekomme immer diese Fehlermeldung:

dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]]
ValueError: could not convert string to float:

Ist hier der Teil von meinem code, wo der Fehler Auftritt:

def loadDatasetNB(filename):
    lines = csv.reader(open(filename, "rt"))
    dataset = list(lines)
    for i in range(len(dataset)):
        dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]]
    return dataset

Und hier ist, wie die Datei heißt:

def NB_Analysis():
    filename = 'fvectors.csv'
    splitRatio = 0.67
    dataset = loadDatasetNB(filename)
    trainingSet, testSet = splitDatasetNB(dataset, splitRatio)
    print('Split {0} rows into train={1} and test={2} rows').format(len(dataset), len(trainingSet), len(testSet))
    # prepare model
    summaries = summarizeByClassNB(trainingSet)
    # test model
    predictions = getPredictionsNB(summaries, testSet)
    accuracy = getAccuracyNB(testSet, predictionsNB)
    print('Accuracy: {0}%').format(accuracy)

NB_Analysis()

Meine Datei fvectors.csv sieht wie folgt aus

Was läuft hier falsch und wie behebe ich es?

InformationsquelleAutor Thom Elliott | 2017-03-26

  1. 3

    Versuchen Sie zu überspringen, einen header, einen leeren header in der ersten Spalte ist die das Problem verursachen.

    >>> float(' ')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not convert string to float:

    Wenn Sie möchten, überspringen Sie die header-Sie können es erreichen mit:

    def loadDatasetNB(filename):
    lines = csv.reader(open(filename, "rt"))
    next(reader, None)  # <<- skip the headers
    dataset = list(lines)
    for i in range(len(dataset)):
        dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]]
    return dataset

    (2) Oder können Sie einfach ignorieren der Ausnahme:

    try:
    float(element)
except ValueError:
    pass

    Wenn Sie sich entscheiden, zu gehen mit der option (2) stellen Sie sicher, dass Sie überspringen wird nur die erste Zeile oder nur die Zeilen, die text enthalten, und das wissen Sie sicher.

    InformationsquelleAutor Taras Matsyk

  2. 1

    Blick auf die Sicherung Ihrer Daten, python ist nicht in der letzten Spalte Ihrer Daten mit den Werten square und circle. Du hast auch einen header in Ihre Daten, die Sie benötigen, zu überspringen.

    Versuchen Sie es mit diesem code:

    def loadDatasetNB(filename):
    with open(filename, 'r') as fp:
        reader= csv.reader(fp)
        # skip the header line
        header = next(reader)
        # save the features and the labels as different lists
        data_features = []
        data_labels = []
        for row in reader:
            # convert everything except the label to a float
            data_features.append([float(x) for x in row[:-1]])
            # save the labels separately
            data_labels.append(row[-1])
    return data_features, data_labels

    InformationsquelleAutor James

  3. 0

    Es ist eine leere Zeile.

    >> float('')
ValueError: could not convert string to float:

    Können Sie den Wert vor dem Gießen es:

    dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i] if x != '']

    InformationsquelleAutor Yuval Pruss

  4. 0

    Laden Sie Zeichenfolgen in die float Konstruktor hier, es sei denn, unter bestimmten Bedingungen, die einen Fehler auslöst:

    dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]]

    Anstelle der Verwendung einer Liste Verständnis, vielleicht wäre es besser, verwenden Sie eine for-Schleife, so dass Sie leichter sein, in diesem Fall behandeln:

    data = []
for x in dataset[i]:
    try:
        value = float(x)
    except ValueError:
        value = x
    data.append(value)
dataset[i] = data

    Finden Sie mehr über den Fang Ausnahmen hier:

    Try/Außer in Python: Wie gehen Sie richtig Ausnahmen ignorieren?

    InformationsquelleAutor Julien

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