python
1from sklearn import datasets 2from sklearn import svm 3from sklearn import metrics 4import matplotlib.pyplot as plt 5import numpy as np 6digits=datasets.load_digits() 7num=len(digits.data) 8training_num=int(num*2/3) 9print("training_num="+str(training_num)) 10print("training_num_type:"+str(type(training_num))) 11train_data=digits.data[:training_num] 12train_target=digits.target[:training_num] 13test_data=digits.data[training_num:] 14test_target=digits.data[training_num:] 15classifier=svm.SVC(gamma=0.001) 16classifier.fit(train_data,train_target) 17predicted=classifier.predict(test_data) 18images_and_predictions = list(zip(digits.images[training_num:], predicted)) 19for index, (image, prediction) in enumerate(images_and_predictions[:10]): 20 plt.subplot(2, 5, index + 1) 21 plt.axis('off') 22 plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') 23 plt.title('Prediction: %i' % prediction) 24plt.show() 25metrics.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
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2020/04/19 09:28