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python:画像の機械学習のモデル評価でエラーが出ます。

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python_2019

score 65

画像の分類器のモデルを作成し、評価を実行すると、エラーが発生します。
原因がどうも良く分かりません。
ご指導頂ければ助かります。

#optimizers ="Adadelta"
optimizers ="adam"
results = {}

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers, metrics=['accuracy'])
#x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs,verbose=1, validation_data=(x_test, y_test)
results= model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=50,batch_size=128,verbose=0, validation_data=(x_test, y_test) )

model_json_str = model.to_json()
open('dokugyo_mlp_weights.json', 'w').write(model_json_str)
model.save_weights('dokugyo_mlp_weights.h5');
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)
print(x_train)
print(y_train)
print(x_test)
print(y_test)

(101, 50, 50, 3)
(101, 2)
(26, 50, 50, 3)
(26, 2)
[[[[0.4        0.27450982 0.18431373]
   [0.87058824 0.84705883 0.9019608 ]
   [0.34901962 0.25882354 0.20392157]
   ...
   [0.7882353  0.615
# 評価の実行

from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
predict_classes = model.predict_classes(x_test)

score = model.evaluate(x_test,y_test)
print('正確度(accuracy):', score[1])
print(' ')

# 混同行列(Confusion Matrix)
print(' ')
from sklearn.metrics import confusion_matrix
print(confusion_matrix(y_test, predict_classes))

#  詳しいレポート
print(' ')
print("classification report")
print(metrics.classification_report(y_test, predict_classes))

26/26 [==============================] - 0s 1ms/step
正確度(accuracy): 0.692307710647583


以下、エラーメッセージです。

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-7d8df345f99e> in <module>
     12 print(' ')
     13 from sklearn.metrics import confusion_matrix
---> 14 print(confusion_matrix(y_test, predict_classes))
     15 
     16 #  詳しいレポート

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py in confusion_matrix(y_true, y_pred, labels, sample_weight)
    251 
    252     """
--> 253     y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred)
    254     if y_type not in ("binary", "multiclass"):
    255         raise ValueError("%s is not supported" % y_type)

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py in _check_targets(y_true, y_pred)
     79     if len(y_type) > 1:
     80         raise ValueError("Classification metrics can't handle a mix of {0} "
---> 81                          "and {1} targets".format(type_true, type_pred))
     82 
     83     # We can't have more than one value on y_type => The set is no more needed

ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and binary targets
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  • Q71

    2019/12/09 09:51

    https://teratail.com/questions/228073
    こっちへ移動ですか?

    キャンセル

  • python_2019

    2019/12/09 11:00

    申し訳ございません。
    同じような質問を2度してしまいました。。

    キャンセル

  • Q71

    2019/12/09 17:59

    違うものなら、なにが違うのか明確にしてください。同じなら、削除依頼を出してください。

    キャンセル

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