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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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kerasの保存済モデルで予測しようとしたらエラーが出るのはなぜでしょうか?

python_2019

総合スコア68

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投稿2019/08/23 14:53

kerasの保存済モデルで予測しようとしたらエラーが出てしまいます。
SVMのプログラムをそのままkeras用に使用したからかもしれません...
どこを修正すればよいでしょうか?

ご指導いただければ助かります。
よろしく願いいたします。

◆以下、PGMとエラー内容です。

>学習済モデルを保存する
import pickle

filename = 'finalized_model_keras_1.sav'
pickle.dump(model, open(filename, 'wb'))

>保存した学習済モデルをロードする
loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb'))

import numpy as np
import pandas as pd

>未知データの読み込み
df1 = pd.read_excel('iris_data_3.xlsx',sheet_name='data2')
x_test_keras_1 = np.array(df1)

>未知データをロードした学習済モデルで予測
y_test_keras_1 = clf.predict(x_test_keras_1)

print(x_test_keras_1,y_test_keras_1)


NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-0b096a1c8917> in <module>
7
8 # 未知データをロードした学習済モデルで予測
----> 9 y_test_keras_1 = clf.predict(x_test_keras_1)
10
11 print(x_test_keras_1,y_test_keras_1)

NameError: name 'clf' is not defined

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回答1

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ベストアンサー

loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb'))で読み込んでいるので、やるとしたらloaded_model.predict(x_test_keras_1)です。あるいは最初からclf = pickle.load(open(filename, 'rb'))として読み込むか。名前は一致させないといけません。

投稿2019/08/23 16:44

hayataka2049

総合スコア30933

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python_2019

2019/08/23 16:50

深夜にも関わらず、ご回答いただき、どうもありがとうございました。 ご指導頂いたとおり、一度、名前を一致させて実行してみます。 また、よろしくお願いいたします。
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