PythonのKeyError例外：1.0

Question

私はそれがこのエラーMSG

File "ml8.py", line 38, in <module> 
    train_set[i[-1]].append(i[:-1]) 
KeyError: 1.0 

ファイルm18.pyで出てくるこのコード

from math import sqrt 
import numpy as np 
import warnings 
from collections import Counter 
import pandas as pd 
import random 

def k_nearest_neighbors(data,predict, k =3): 
if len(data) >= k: 
    warnings.warn('K is set to a value less than total voting groups') 
distances = [] 
for group in data: 
    for features in data[group]: 
    eucliden_distance = np.linalg.norm(np.array(features)-np.array(predict)) 
    distances.append([eucliden_distance,group]) 
votes = [i[1] for i in sorted(distances)[:k]] 
print(Counter(votes).most_common(1)) 
vote_result = Counter(votes).most_common(1)[0][0] 
return vote_result 

df = pd.read_csv('bc2.txt') 
df.replace('?',-99999,inplace=True) 
df.drop(['id'],1,inplace = True) 
full_data = df.astype(float).values.tolist() 

random.shuffle(full_data) 
test_size = 0.2 
train_set = {2:[],4:[]} 
test_set = {2:[],4:[]} 
train_data = full_data[:-int(test_size*len(full_data))] 
test_data = full_data[-int(test_size*len(full_data)):] 


for i in train_data: 
train_set[i[-1]].append(i[:-1]) 

for i in train_data: 
test_set[i[-1]].append(i[:-1]) 

correct = 0 
total = 0 

for group in test_set: 
for data in test_set[group]: 
    vote = k_nearest_neighbors(train_set,data, k=5) 
    if group == vote: 
    correct += 1 
    total += 1 

print ('Accuracy:',correct/total) 

を実行しようとしているが、この上記のコードファイル

以下

ですtxtファイルのサンプルです

id,clump_thickness,unif_cell_size,unif_cell_shape,marg_adhesion,single_epith_cell_size,bare_nuclei,bland_chrom,norm_nucleoli,mitoses,class 
1000025,2,5,1,1,1,2,1,3,1,1 
1002945,2,5,4,4,5,7,10,3,2,1 
1015425,2,3,1,1,1,2,2,3,1,1 
1016277,2,6,8,8,1,3,4,3,7,1 
1017023,2,4,1,1,3,2,1,3,1,1 
1017122,4,8,10,10,8,7,10,9,7,1 
1018099,2,1,1,1,1,2,10,3,1,1 
1018561,2,2,1,2,1,2,1,3,1,1 
1033078,2,2,1,1,1,2,1,1,1,5 
1033078,2,4,2,1,1,2,1,2,1,1 
1035283,2,1,1,1,1,1,1,3,1,1 
1036172,2,2,1,1,1,2,1,2,1,1 
1041801,4,5,3,3,3,2,3,4,4,1 

私は、試料中のあなたのクラスは1と5をしているのに対し、

Answer 1

あなたtrain_setのみ、キー2と4が含まれています2.7.11バージョンを使用しています。代わりにあなたがdefaultdictとのより良い運を持っているかもしれません

train_set = {2:[],4:[]} 

を使用しての

：

from collections import defaultdict 
train_set = defaultdict(list) 

存在しないキーが最初のアクセスで新しい空のリストに初期化されますこの方法です。