0
私は宿題の練習問題のために仮想マシンで以下のコードを実行しようとしています。下のエラーメッセージが表示され、コードやサイトに問題があるかどうかを判断しようとしています。誰かが私のコードでエラーが発生した場合、それを修正する方法を教えていただければ幸いです。私のコードが大丈夫ならば、コースにバグがあることを知らせます。OneHot Encoder Pythonを使用しようとする前処理エラー
Code:
import numpy as np
import pandas as pd
# Load the dataset
X = pd.read_csv('titanic_data.csv')
# Limit to categorical data
X = X.select_dtypes(include=[object])
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# TODO: Create a LabelEncoder object, which will turn all labels present in
# in each feature to numbers.
# HINT: Use LabelEncoder()
df=pd.DataFrame(X)
le = preprocessing.labelEncoder()
# TODO: For each feature in X, apply the LabelEncoder's fit_transform
# function, which will first learn the labels for the feature (fit)
# and then change the labels to numbers (transform).
df2=df.apply(le.fit_transform)
#for feature in X:
# HINT: use fit_transform on X[feature] using the LabelEncoder() object
#X[feature] = label_encoder.fit_transform(X[feature])
# TODO: Create a OneHotEncoder object, which will create a feature for each
# label present in the data.
# HINT: Use OneHotEncoder()
ohe = preprocessing.OneHotEncoder()
# TODO: Apply the OneHotEncoder's fit_transform function to all of X, which will
# first learn of all the (now numerical) labels in the data (fit), and then
# change the data to one-hot encoded entries (transform).
# HINT: Use fit_transform on X using the OneHotEncoder() object
onehotlabels = enc.fit_transform(df2)
Error:
Traceback (most recent call last):
File "vm_main.py", line 33, in <module>
import main
File "/tmp/vmuser_zrkfroofmi/main.py", line 2, in <module>
import studentMain
File "/tmp/vmuser_zrkfroofmi/studentMain.py", line 3, in <module>
import OneHot
File "/tmp/vmuser_zrkfroofmi/OneHot.py", line 21, in <module>
le = preprocessing.labelEncoder()
NameError: name 'preprocessing' is not defined
'le = preprocessing.labelEncoder()'は、labelEncoderをインポートする際に 'le = labelEncoder()'にする必要があります。 'ohe = preprocessing.OneHotEncoder()'と同じです。 – ayhan