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scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

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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。

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2020/04/19 09:18

python

from sklearn import datasets from sklearn import svm from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np digits=datasets.load_digits() num=len(digits.data) training_num=int(num*2/3) print("training_num="+str(training_num)) print("training_num_type:"+str(type(training_num))) train_data=digits.data[:training_num] train_target=digits.target[:training_num] test_data=digits.data[training_num:] test_target=digits.data[training_num:] classifier=svm.SVC(gamma=0.001) classifier.fit(train_data,train_target) predicted=classifier.predict(test_data) images_and_predictions = list(zip(digits.images[training_num:], predicted)) for index, (image, prediction) in enumerate(images_and_predictions[:10]): plt.subplot(2, 5, index + 1) plt.axis('off') plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') plt.title('Prediction: %i' % prediction) plt.show() metrics.accuracy_score(test_target,predicted)

plt.show()までは実行できて描画もされるんですがその後の"metrics.accuracy_score(test_target,predicted)"でエラーが出ます。
エラー内容:Classification metrics can't handle a mix of multiclass-multioutput and multiclass targets
どうしたらいいですか

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