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Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

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maikeru--

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上記のようにndimは2以下なのですが、Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.と言われてしまいます。
原因がわかる方いらっしゃいましたら、お願いします。

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+2

<原因の分析>
Traceback(エラーが生じた経緯の遡り)を読んでゆきましょう。
"most recent call last"(最近の呼び出しが、最後)なので、下のほうから
[3] check_array関数の実行中に、"not allow_nd"と"array.ndim>=3"の2条件が共に成立したため、ValueErrorの例外が生じました(コードの449,450行目)。 arrayはcheck_array関数の第一仮引数です。

[2] fit関数の実行中に、check_array関数が呼び出されています。check関数の第1仮引数であるarrayに渡される実引数はfit関数の第一引数 X、allow_ndに関する記述が無いのでFALSEが渡されます。check_array関数の中で"not allow_nd"が成立した原因はここにあります。

[1] fit関数は、第一引数を train_data 、第2引数を train_labels として呼び出されています。

===
発生順に並び変えると、
fit関数が第一引数を train_data として呼び出された。
fit関数の第一引数(仮引数名は X)は、fit関数の中で check_array関数の第一引数として使われた。
check_array関数の第一引数(仮引数名は array)はcheck_array関数の中で、"array.ndim>=3"の式の評価に使われた結果がTRUEだったので例外を発生した。
これは、array.ndimが3以上であったことを示しており、元をたどるとfit関数の第一引数であるtrain_dataの ndim が3以上であったことを示している。

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
質問の「上記のようにndimは2以下なのですが」の行の上に書かれた数字の羅列は、for a in train_data: と for b in train_labels:、2つのfor文で書き出されたものなのでしょう。
"ndimは2以下なのです"が、16行ある(16個ある)"2"の事を指しているのだとすれば、"train_data
.ndim=16"という事になります。 "16 >= 3"は、TRUEになりますよね。

以上が質問で示された内容から判ることの全てだと思います。

この回答が問題解決のヒントになることを祈ります。

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  • 2018/06/10 18:57 編集

    "print train_data"で、train_dataの内容を示してください。 上記回答では ndim を (Number of Data IteM(要素数)だと推測していますが、ndimが何なのかも説明してください。 ndimがNumber of Dimentions(配列の次元数)なのだとすると、要素が二次元配列である配列 train_data の次元数は3次元となります。

    キャンセル

  • 2018/06/10 19:10

    ndimはn次元配列の方です。numpyのドキュメントに説明があると思います

    キャンセル

  • 2018/06/10 22:52

    回答ありがとうございます!参考になりました。

    キャンセル

checkベストアンサー

+1

Xのndimを2にする必要があります。そのコードだとforで1減ったのが見えていて、3です。

 追記

状況的には、たぶんこんな感じになっています。

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(27).reshape((3,3,3))  # shapeは適当。質問者様のXとは違うと思います
>>> a
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20],
        [21, 22, 23],
        [24, 25, 26]]])
>>> a.ndim
3
>>> for x in a:
...     print(x)
...     print(x.ndim)
... 
[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]
2
[[ 9 10 11]
 [12 13 14]
 [15 16 17]]
2
[[18 19 20]
 [21 22 23]
 [24 25 26]]
2

どう直せばよいかと言うと、Xの形式に依存します。質問の画像を見る限り、こんなshapeになっているような気がします。

>>> a = np.arange(27).reshape((9,1,3))
>>> a
array([[[ 0,  1,  2]],

       [[ 3,  4,  5]],

       [[ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14]],

       [[15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20]],

       [[21, 22, 23]],

       [[24, 25, 26]]])
>>> a.reshape((a.shape[0], -1))
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [12, 13, 14],
       [15, 16, 17],
       [18, 19, 20],
       [21, 22, 23],
       [24, 25, 26]])

こんな操作でいけたりしないかなぁ(当然Xに対してこれをやる)。あるいは、データ読み込み段階でこの形になるように書き換えるか。

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  • 2018/06/10 18:45

    すみません、よくわかりませんでした。具体的にどのような処理を行えば良いのでしょうか?

    キャンセル

  • 2018/06/10 19:56

    一応追記してみました。参考にしてみてください

    キャンセル

  • 2018/06/10 22:53

    とても丁寧にありがとうございます。うまくいきました。
    またよろしくお願いします。

    キャンセル

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