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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2018/08/31 10:11

機械学習、使用時に、keyerrorとなり、困っております。
【#Do not slice the training phase flag.】というエラー表示もありました。
解決策、ご教授頂ける方いらっしゃいましたら、宜しくお願い致します。
申し訳ございません。

x_train = x_train.astype(np.float) x_test = x_test.astype(np.float) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,10) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,10)

下記部分が、エラー内容となります。

KeyError: '[ 575 625..........519] not in index'
Epoch 1/10 --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-23-220d4f62d76f> in <module>() ----> 1 history = model.fit(x_train, y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,verbose=1,validation_data=(x_test, y_test)) ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\models.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, **kwargs) 868 class_weight=class_weight, 869 sample_weight=sample_weight, --> 870 initial_epoch=initial_epoch) 871 872 def evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, **kwargs) 1505 val_f=val_f, val_ins=val_ins, shuffle=shuffle, 1506 callback_metrics=callback_metrics, -> 1507 initial_epoch=initial_epoch) 1508 1509 def evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, sample_weight=None): ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _fit_loop(self, f, ins, out_labels, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_f, val_ins, shuffle, callback_metrics, initial_epoch) 1143 if isinstance(ins[-1], float): 1144 # Do not slice the training phase flag. -> 1145 ins_batch = _slice_arrays(ins[:-1], batch_ids) + [ins[-1]] 1146 else: 1147 ins_batch = _slice_arrays(ins, batch_ids) ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _slice_arrays(arrays, start, stop) 392 if hasattr(start, 'shape'): 393 start = start.tolist() --> 394 return [x[start] for x in arrays] 395 else: 396 return [x[start:stop] for x in arrays] ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py in <listcomp>(.0) 392 if hasattr(start, 'shape'): 393 start = start.tolist() --> 394 return [x[start] for x in arrays] 395 else: 396 return [x[start:stop] for x in arrays] ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key) 1956 if isinstance(key, (Series, np.ndarray, Index, list)): 1957 # either boolean or fancy integer index -> 1958 return self._getitem_array(key) 1959 elif isinstance(key, DataFrame): 1960 return self._getitem_frame(key) ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _getitem_array(self, key) 2000 return self.take(indexer, axis=0, convert=False) 2001 else: -> 2002 indexer = self.loc._convert_to_indexer(key, axis=1) 2003 return self.take(indexer, axis=1, convert=True) 2004 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _convert_to_indexer(self, obj, axis, is_setter) 1229 mask = check == -1 1230 if mask.any(): -> 1231 raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask]) 1232 1233 return _values_from_object(indexer)

宜しくお願い致します。

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tiitoi
tiitoi

2018/09/11 17:29

その部分だけですとわからないので、エラーを再現できるコード全体を貼れますか?

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