前回の自分の質問の続きなのですがあの後0であることを確認した後
n_train=len(digits.data)*2//3 X_train=digits.data[:n_train] y_train=digits.data[:n_train] X_test=digits.data[n_train:] y_test=digits.data[n_train:]
と、訓練データとテストデータを用意した後
print([d.shape for d in [X_train,y_train,X_test,y_test]])
と、構造を確認した後
[(1198, 64), (1198, 64), (599, 64), (599, 64)]
という結果を得
from sklearn import svm clf=svm.SVC(gamma=0.001) clf.fit(X_train,y_train)
と、SVMで学習を行った結果以下のようなエラーが発生しました。
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-22-86937c1966f0> in <module> ----> 1 clf.fit(X_train,y_train) ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py in fit(self, X, y, sample_weight) 147 X, y = check_X_y(X, y, dtype=np.float64, 148 order='C', accept_sparse='csr', --> 149 accept_large_sparse=False) 150 y = self._validate_targets(y) 151 ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, warn_on_dtype, estimator) 759 dtype=None) 760 else: --> 761 y = column_or_1d(y, warn=True) 762 _assert_all_finite(y) 763 if y_numeric and y.dtype.kind == 'O': ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in column_or_1d(y, warn) 795 return np.ravel(y) 796 --> 797 raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape)) 798 799 ValueError: bad input shape (1198, 64)
今までのエラーより長く、エラーの読み方がよくわかりませんでした。。「bad input shape」でググってもよくわからず。。Anacondaの中がどーたらこーたらとあるのでバージョンが合わないのかと思いましたが原因がわかる方、ご教示いただけると嬉しいです。
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2019/08/16 05:25