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手書きの数字を認識するようなプログラムが上手く実行されません

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ロジスティクス回帰による機械学習プログラミングについて

Pythonで、『わかるPython』という本を参考に手書きの数字を認識するようなプログラミングを作っています。
プログラムを実行した際に以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

TimeoutError: [WinError 10060] 接続済みの呼び出し先が一定の時間を過ぎても正しく応答しなかったため、接続できませんでした 。または接続済みのホストが応答しなかったため、確立された接続は失敗しました。

該当のソースコード

from sklearn import datasets, externals, linear_model, model_selection
import time

print('MNISTの取得:', end='', flush=True)
mnist = datasets.fetch_mldata('MNIST original', data_home='.')
data, label = mnist.data, mnist.target
print('完了')

TRAIN_SIZE = 600
TEST_SIZE = 100

t = model_selection.train_test_split(
    data, label, train_size=TRAIN_SIZE, test_size=TEST_SIZE)
train_data, test_data, train_label, test_label = t
print('訓練データ:', train_data.shape)
print('テストデータ:', test_data.shape)

print('学習:', end='', flush=True)
old = time.time()
model = linear_model.LogisticRegression().fit(train_data, train_label)
print(time.time()-old, '秒')

externals.joblib.dump(model, "lr.model")

print('テスト結果:')
predict = model.predict(test_data)
count = [[0 for i in range(10)] for j in range(10)]
for i in range(TEST_SIZE):
    count[int(predict[i])][int(test_label[i])] += 1
print('正解   ', end='')
for i in range(10):
    print('   [{0}]'.format(i), end='')
print()
for i in range(10):
    print('予測[{0}]'.format(i), end='')
    for j in range(10):
        print('{0:6d}'.format(count[i][j]), end='')
    print()

print('正解率:', model.score(test_data, test_label)*100, '%')

試したこと

tensorflowを利用して同様のプログラムを実行してみましたが、numpyに問題があるというようなメッセージが表示され問題が解決しませんでした。

まだ、プログラミング初心者ということもあり説明不足な所もあると思いますが、お力を貸していただけると幸いです。

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  • azuapricot

    2019/02/18 14:47

    あの、訂正できていません。
    マークダウンボタンおしました?<code>ってボタンありませんか?

    私のコメントの通り記載していただければ使えるはずなんですが・・・

    キャンセル

  • Dapan

    2019/02/18 14:47

    MNISTの取得だけ表示されている状態です。

    キャンセル

  • Dapan

    2019/02/18 14:53

    ご指摘ありがとうございます。どうやら「’’’」の部分まで消してしまっていたようです。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

mldata.org is down (for good?) #8588によるとダウンロード元サイトがダウンしている(もう存在しない?)ためデータのダウンロードは自力で行う必要があるようです。

  1. mnist-original.matをダウンロードする。
  2. カレントフォルダにmldataフォルダを作成しmnist-original.matを配置する

すると、以下コードで完了まで到達します。
参考:PyTorchで始める深層学習 でハマった

from sklearn import datasets, externals, linear_model, model_selection
import time

print('MNISTの取得:', end='', flush=True)
mnist = datasets.fetch_mldata('MNIST original', data_home='.')
data, label = mnist.data, mnist.target
print('完了')
# 以下略

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  • 2019/02/18 15:03

    ありがとうございます!無事結果が表示されました。

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