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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。

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機械学習のコードで、sklearnが参照できない

TOMO6181

総合スコア39

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。

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投稿2019/08/28 13:05

sklearnを使用した機械学習のコードを作成しようとしています。
以下環境です。
・Windows 10(64bit)
・Pythonのバージョン:3.7.4
・Anacondaのインストール:なし、

下記コマンドでモジュールをまとめてインストールしました。
pip3 install -U scikit-learn scipy matplotlib scikit-image
pip3 install pandas

インストールしたモジュールのうち、sklearnを使用して、機械学習用のコードでXOR演算の答えの学習、予測を行う以下のコードを作成しました。

Python

1from sklearn import svm 2 3# XORの演算結果・学習器に与える入力データ 4xor_data = [ 5 # P, Q, result 6 [0, 0, 0], 7 [0, 1, 1], 8 [1, 0, 1], 9 [1, 1, 0] 10] 11 12# 学習するためにデータとラベルに分ける 13data = [] 14label = [] 15 16for row in xor_data: 17 p = row[0] 18 q = row[1] 19 r = row[2] 20 data.append([p, q]) 21 label.append(r) 22 23# データの学習 24clf = svm.SVC() 25clf.fit(data, label) 26 27# データを予測 28pre = clf.predict(data) 29print("予測結果:", pre) 30 31# 正解と会っているか結果を確認 32ok = 0 33total = 0 34 35for idx, answer in enumerate(label): 36 p = pre[idx] 37 if p == answer: ok += 1 38 total += 1 39 40print("正解率:", ok, "/", total, "=", ok / total) 41

上記のコードを実行すると、以下のエラーが出力されます。

Traceback (most recent call last):
File "xor-train.py", line 2, in <module>
from sklearn import svm
File "C:\Users\usr\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn_init_.py", line 76, in <module>
from .base import clone
File "C:\Users\usr\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 16, in <module>
from .utils import IS_32BIT
File "C:\Users\usr\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\utils_init
.py", line 13, in <module>
from scipy.sparse import issparse
File "C:\Users\usr\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\scipy\sparse_init_.py", line 230, in <module>
from .csr import *
File "C:\Users\usr\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\scipy\sparse\csr.py", line 13, in <module>
from ._sparsetools import (csr_tocsc, csr_tobsr, csr_count_blocks,
ImportError: DLL load failed: 指定されたモジュールが見つかりません。

エラーを見る限り、sk-learnのモジュールが見つからないようです。
こちらを参考にして、以下のコマンドを実行しました。

pip uninstall numpy
pip install --upgrade --force-reinstall "numpy-1.17.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl"

しかし、

WARNING: Requirement 'numpy-1.17.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl' looks like a filename, but the file does not exist
ERROR: numpy-1.17.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

というエラーが出てくるだけで、実行できないようです。

四苦八苦していたのですが、元のコードで、1行目に「import pandas as pd」を入れたらエラーが出てこなくなって実行できるなど、
動きがよく分かりません。

原因等、分かる方がおられましたら宜しくお願いいたします。

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回答1

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ベストアンサー

mkl版のnumpyを使いたいということでしょうかね。
であれば、初めにこちらのサイトよりnumpyのビルド済みのパッケージをダウンロードしてください。

お使いの Python のバージョンが 3.7.4 とのことですので、対応するパッケージはnumpy‑1.17.1+mkl‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl (64bit)かnumpy‑1.17.1+mkl‑cp37‑cp37m‑win32.whl (32bit) あたりとなります。

あとはダウンロードしたファイルのあるフォルダ上で

Bash

1pip uninstall numpy 2pip install numpy-1.17.1-cp37-cp37m-win_arm64.whl

のようにファイル名を指定することでダウンロードしたパッケージをインストールできるかと思います。(上は64bitの記述となります)

あと補足ですが、numpy を上記のmklビルド済みパッケージを使った場合、numpyに依存するパッケージ(scipy/scikit_learn)も上記のサイトからダウンロードした whl ファイルを使ってインストールした方が良いかと思います。

投稿2019/08/29 01:52

編集2019/08/29 01:56
magichan

総合スコア15898

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TOMO6181

2019/08/29 13:12

御回答ありがとうございます。 お教えして頂いたnumpyをインストールしたところ、無事エラーなく実行することができました。 mkl版のnumpyというものがあるのですね。勉強になりました。
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