Я очень новичок в этом деле. Это из курса, который я беру; Мне нужно соответствовать классификатору логистической регрессии
я вхожу
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
C=1.0
classifier = LogisticRegression(C=C, penalty='l1')
classifier.fit(x, y)
и получите ошибку значения
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-33-9d4de811daf9> in <module>()
----> 1 classifier.fit(x, y)
~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\logistic.py in fit(self, X, y, sample_weight) 1214 1215 X, y = check_X_y(X, y, accept_sparse='csr', dtype=_dtype,
-> 1216 order="C") 1217 check_classification_targets(y) 1218 self.classes_ = np.unique(y)
~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, warn_on_dtype, estimator)
571 X = check_array(X, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite,
572 ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples,
--> 573 ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
574 if multi_output:
575 y = check_array(y, 'csr', force_all_finite=True, ensure_2d=False,
~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
431 force_all_finite)
432 else:
--> 433 array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
434
435 if ensure_2d:
ValueError: could not convert string to float: '?'
Пожалуйста помоги
