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ERROR:module 'sklearn.datasets' has no attribute 'data'

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module 'sklearn.datasets' has no attribute 'data'

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-ec3617436ceb> in <module>()
     50 
     51 if __name__ == '__main__':
---> 52     main()

<ipython-input-6-ec3617436ceb> in main()
      4 
      5     # 特徴データとラベルデータを取り出す
----> 6     features = datasets.data
      7     targets = datasets.target
      8 

AttributeError: module 'sklearn.datasets' has no attribute 'data'

該当のソースコード

from collections import Counter
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import datasets, model_selection, metrics
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import sklearn.datasets as datasets
import numpy as np
import pandas as pd
import time
state = np.random.RandomState(1)


def main():
    # データをロード
    mnist = datasets.fetch_mldata('MNIST original', data_home='data/src/download/')

    # 特徴データとラベルデータを取り出す
    features = dataset.data
    targets = dataset.target

    # 検証する近傍数
    K = 10
    ks = range(1, K + 1)

    # 使う近傍数ごとに正解率&各経過時間を計算
    accuracy_scores = []
    start = time.time()
    for k in ks:
        predicted_labels = []
        loo = LeaveOneOut()
        for train, test in loo.split(features):
            train_data = features[train]
            test_data = targets[train]

            elapsed_time = time.time() - start

            # モデルを学習   
            model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
            model.fit(train_data, test_data)

            # 一つだけ取り除いたテストデータを識別
            predicted_label = model.predict(features[test])
            predicted_labels.append(predicted_label)

        # 正解率を計算
        score = accuracy_score(targets, predicted_labels)
        print('k={}: {}'.format(k, score))

        accuracy_scores.append(score)

        # 各経過時間を表示
        print("経過時間:{:.2f}".format(elapsed_time))

    # 使う近傍数ごとの正解率を折れ線グラフ
    X = list(ks)
    plt.plot(X, accuracy_scores)

    plt.xlabel('k')
    plt.ylabel('正解率')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()
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回答 1

checkベストアンサー

+1

features = dataset.data
targets = dataset.target

ではなく

features = mnist.data
targets = mnist.target

です。

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