Q&A
data, target の形状はどうなっているのでしょうか
ゼロから優しく始めるpython入門を参考に、画像認識のプログラムを組んでいます。
データセットの作成はサンプルプログラムを参考に、エラーなく実行できたのですが、データを学習させるプログラムでエラーが発生しました。
python
1# 学習用とテスト用に分割 --- (*1) 2from sklearn.model_selection import train_test_split as split 3x, x_test, y, y_test = split(data, target) 4 5# データを学習 --- (*2) 6from sklearn import svm 7clf = svm.LinearSVC() 8clf.fit(x, y) 9 10# モデルを評価 --- (*3) 11 12pred = clf.predict(x_test) 13result = list(pred == y_test).count(True) / len(y_test) 14print("正解率=" + str(result))
上記のプログラムを実行するとこのようなエラーが出ました。
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-65-79fe9f04f566> in <module> 6 from sklearn import svm 7 clf = svm.LinearSVC() ----> 8 clf.fit(x, y) 9 10 # モデルを評価 --- (*3) ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\svm\classes.py in fit(self, X, y, sample_weight) 227 X, y = check_X_y(X, y, accept_sparse='csr', 228 dtype=np.float64, order="C", --> 229 accept_large_sparse=False) 230 check_classification_targets(y) 231 self.classes_ = np.unique(y) ~\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) 717 ensure_min_features=ensure_min_features, 718 warn_on_dtype=warn_on_dtype, --> 719 estimator=estimator) 720 if multi_output: 721 y = check_array(y, 'csr', force_all_finite=True, ensure_2d=False, ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator) 494 try: 495 warnings.simplefilter('error', ComplexWarning) --> 496 array = np.asarray(array, dtype=dtype, order=order) 497 except ComplexWarning: 498 raise ValueError("Complex data not supported\n" ~\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py in asarray(a, dtype, order) 536 537 """ --> 538 return array(a, dtype, copy=False, order=order) 539 540 ValueError: setting an array element with a sequence.
また、データとラベルはこのように作成しました。
python
1from PIL import Image 2import numpy as np 3import glob 4 5#画像を読み込んでデータとラベルに追加する 6data = [] 7target = [] 8 9def glob_images(dir,label,size): 10 files = glob.glob(dir + "/*.JPG") 11 for f in files: 12 img = Image.open(f)#画像を開く 13 img = img.convert("RGB")#念のためRGB画像に変換 14 img.thumbnail((size,size),Image.LANCZOS)#サイズ変更方法を指定してリサイズ 15 ary = np.array(img).reshape(-1,) #一次元の配列にする 16 data.append(ary) 17 target.append(label) #ラベルに追加 18 19#画像ディレクトリとラベル、画像サイズを指定してデータを追加 20glob_images("./tissue",label=0,size=8) 21glob_images("./floor",label=1,size=8)
10行目は写真の拡張子がJPGなので、それに合わせ変更しています。
また、最後の２行も使用するファイル名に合わせています。
どうやら８行目の構文がおかしいようなのですが、エラーメッセージを見ても理解できませんでした。
改善方法などを教えていただけると嬉しいです。
環境
Jupyter
python 3.7.4
windows 10
質問内容に追記しました。情報がたりず、すみません。
データがなくて動かせないので、原因はわかりませんが、とりあえず data と target は numpy 配列にしてはどうでしょうか
data = np.array(data )
target= np.array(target)
そして
print(data.shape, target.shape)
としたとき、data は二次元配列、target は1次元配列になっていることを確認してください
分かりました。確認してみます。
data = np.array(data)
target= np.array(target)
に変更したところ、
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-d505bff7f02b> in <module>
4
5 #画像を読み込んでデータとラベルに追加する
----> 6 data = np.array(data)
7 target= np.array(target)
8
NameError: name 'data' is not defined
と、dataが定義されていないと表示されます。
なにか新たに追記するべきなのでしょうか。
どこに追加したのでしょうか？
glob_images("./tissue",label=0,size=8)
glob_images("./floor",label=1,size=8)
の下に入れれば少なくとも定義されていないということはないはずですが
data = []
target = []
の部分を間違って書き換えてしまっていました。
修正してprint(data.shape, target.shape)すると
(144,) (144,)
との結果が出ました。
dataのみでで実行した場合は
array([array([187, 178, 156, 184, 174, 150, 182, 168, 140, 181, 167, 137, 177,
162, 131, 181, 167, 135, 177, 161, 127, 182, 162, 124, 187, 179,
157, 183, 171, 145, 187, 174, 145, 179, 162, 125, 180, 164, 131,
184, 171, 140, 182, 169, 134, 189, 171, 132, 189, 180, 158, 186,
172, 147, 218, 233, 236, 209, 215, 206, 179, 161, 124, 187, 175,
146, 184, 171, 135, 191, 175, 135, 190, 177, 155, 195, 182, 158,
209, 214, 208, 216, 229, 236, 199, 193, 177, 187, 174, 142, 187,
174, 140, 193, 176, 138, 192, 177, 152, 200, 187, 160, 200, 187,
158, 204, 196, 175, 204, 200, 182, 190, 180, 148, 192, 178, 144,
199, 181, 143, 199, 183, 159, 195, 182, 158, 186, 176, 155, 179,
170, 147, 180, 169, 144, 175, 166, 140, 177, 164, 133, 183, 166,
132], dtype=uint8),
省略
array([194, 186, 177, 195, 181, 169, 169, 112, 106, 151, 51, 43, 163,
95, 80, 164, 103, 66, 163, 107, 81, 174, 134, 116, 183, 170,
156, 185, 170, 157, 138, 37, 29, 149, 21, 14, 172, 93, 85,
160, 125, 105, 190, 166, 156, 237, 238, 239, 171, 153, 138, 193,
186, 179, 176, 145, 133, 136, 112, 93, 92, 107, 70, 142, 142,
119, 180, 156, 148, 196, 169, 156, 171, 151, 132, 196, 184, 177,
176, 176, 162, 46, 72, 32, 22, 52, 9, 86, 100, 75, 200,
185, 175, 183, 171, 164, 172, 152, 132, 185, 174, 166, 205, 196,
191, 95, 107, 82, 93, 98, 77, 177, 165, 140, 194, 190, 180,
80, 113, 148], dtype=uint8),
array([189, 164, 155, 156, 66, 61, 160, 101, 93, 198, 193, 187, 172,
155, 150, 168, 155, 146, 107, 83, 62, 78, 56, 39, 159, 153,
153, 59, 78, 104, 104, 111, 121, 195, 182, 168, 150, 132, 119,
148, 132, 119, 139, 121, 105, 115, 96, 82, 125, 128, 136, 32,
54, 85, 63, 71, 90, 174, 163, 147, 158, 143, 128, 131, 111,
96, 150, 137, 121, 110, 89, 71, 159, 143, 120, 155, 132, 97,
154, 130, 96, 161, 146, 128, 160, 146, 131, 119, 97, 83, 141,
126, 111, 124, 105, 86, 138, 111, 67, 141, 100, 33, 137, 95,
37, 151, 131, 110, 156, 143, 128, 119, 100, 86, 117, 99, 85,
130, 117, 101], dtype=uint8)], dtype=object)
と２次元配列になっているので、配列には問題ないと思います。
2次元配列の場合、data.shape が (サンプル数, 次元数) となっているはずなので、そうなっていないのはおかしいと思います。
考えられる原因は data に追加した各要素の配列の長さが違うとかでしょうか？
ここ1か月忙しく、長い間返信することができず、すみません。
解決のためにも、自分で機械学習や画像認識についてより学ぼうと思うため、この質問は保留とします。
いろいろとご協力ありがとうございました。
あなたの回答
tips
プレビュー
