python sklearnで手書き文字認識 正解率を求められない

Question

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

Answer 1

テストデータの正解ラベル test_target に digits.data を代入している以下の行は間違っているのではないでしょうか？

- test_target = digits.data[training_num:]
+ test_target = digits.target[training_num:]

Comments

[magarikadoo]

不注意でした。ありがとうございました