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Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

scikit-learn

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。

import

自身のプラットフォーム・プログラム・データセットに対して、外部ソースを取り込むプロセスをimportと呼びます。

機械学習

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。

Q&A

1回答

1366閲覧

固有顔による特微量抽出について

Taaaa3377

総合スコア0

Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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自身のプラットフォーム・プログラム・データセットに対して、外部ソースを取り込むプロセスをimportと呼びます。

機械学習

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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2020/04/24 13:47

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
現在、「Pythonではじめる機械学習」の書籍にて、学習をしております。その中で、PCAによる特微量の抽出において、書籍通りの結果にならないため質問させていただきました。

発生している問題・エラーメッセージ

sklearn.datasetsのfetch_lfw_peopleを利用した固有顔による特微量抽出で、エラーは出ておりません。しかし、以下の通り、書籍の記載通りに実行したにも関わらず、データセットの一部しか取り出せておりません。

該当のソースコード

from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
import matplotlib.pyplot as plt

people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=20, resize=0.7)
image_shape = people.images[0].shape

fix, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(15, 8), subplot_kw={'xticks': (), 'yticks': ()})

for target, image, ax in zip(people.target, people.images, axes.ravel()):
ax.imshow(image)
ax.set_title(people.target_names[target])

print("people.images.shape: {}".format(people.images.shape))
print("Number of classes: {}".format(len(people.target_names)))

  • 出力結果

people.images.shape: (176, 87, 65)
Number of classes: 3

  • 書籍における結果

people.images.shape: (3023, 87, 65)
Number of classes: 62

試したこと

コードのチェック
PCの再起動
Anacondaのアンインストールと再インストール

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Anaconda3.7
Jupyter

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hayataka2049

2020/04/24 16:27

質問を編集し、<code>ボタンで挿入できるコードブロックを使ってコードを囲むようにしてください。
meg_

2020/04/26 14:26

・コードは「コードの挿入」で記入してください。 ・書籍の何ページですか?
guest

回答1

0

Google Colaboratory上で実施したところ「書籍における結果」通りとなりました。コードに誤りはないようです。

sklearn.datasets側のサーバーが不安定なのか、別のデータですがデータが欠損か途中エラーになったことがあります。
サーバー側かネットワークが一時的に切れたかの問題かなと。ですので、再インストールや再実施を短時間で済まされたとすると回復しなかったのかも。

今一度試されてはいかがでしょうか。

投稿2020/07/25 06:39

aokikenichi

総合スコア2240

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