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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

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正規化されている値を元の値に戻したい

beathacker

総合スコア14

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

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投稿2019/01/04 16:48

Python初心者で大変恐縮ではございますが、正規化した値を元の値に戻すコーディング作業で困っております。

現在、Tensorflowを使用して、LSTMによる数値予測を行っています。
そこで、入力値を正規化(0~1)しているため、予測値も正規化された値幅?で出力されてしまいます。従って、予測値を正規化された値から、元の幅に戻して出力したいのですが、以下のようなエラーが出てしまいます。

Python3

1Traceback (most recent call last): 2 3 File "<ipython-input-1-94b12a9ae528>", line 1, in <module> 4 runfile('C:/Users/local/Anaconda3/LSTM/lstm.py', wdir='C:/Users/local/Anaconda3/LSTM') 5 6 File "C:\Users\local\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 705, in runfile 7 execfile(filename, namespace) 8 9 File "C:\Users\local\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 102, in execfile 10 exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace) 11 12 File "C:/Users/local/Anaconda3/LSTM/lstm.py", line 55, in <module> 13 trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) 14 15 File "C:\Users\local\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line 383, in inverse_transform 16 X = check_array(X, copy=self.copy, dtype=FLOAT_DTYPES) 17 18 File "C:\Users\local\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 451, in check_array 19 % (array.ndim, estimator_name)) 20 21ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

詳しい方、ご教授頂けますと幸いです。

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guest

回答2

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ベストアンサー

ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.なので、trainY = scaler.inverse_transform(trainY)とするべきですかね。

投稿2019/01/04 21:10

hayataka2049

総合スコア30933

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beathacker

2019/01/05 02:09

お返事頂きありがとうございます。 この部分が主な原因でした。 ありがとうございます。
guest

0

code全体がないのでエラー原因の特定と対処策の回答はできませんので、一般論を記載します。

正規化にsklearnの関数(StandardScalerなど)を使用しているのであれば、inverse_transform関数を使用することで元に戻せるはずです。

投稿2019/01/04 19:29

R.Shigemori

総合スコア3376

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