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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。

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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。

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投稿2020/05/21 05:43

前提・実現したいこと

オーム社のPythonによる機械学習入門の本で
勉強しています。
グリッドサーチを行うGridsearchCVの構文を実行する際、
下記のエラーが発生しました。
エラーの解決方法をご教示をよろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

File "C:handsign\classify_handsign_HOG_GS.py", line 44, in <module> for params, mean_score, all_scores in classifier.cv_results_: ValueError: too many values to unpack (expected 3)

該当のソースコード

from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'C': [1, 10, 100], 'loss': ['hinge', 'squared_hinge'] } ## usage: ## python classify_handsign_1.py <n> <dir_1> <dir_2> ... <dir_m> ## n テスト用データディレクトリ数 ## dir_1 データディレクトリ1 ## dir_m データディレクトリm if __name__ == '__main__': argvs = sys.argv # 評価用ディレクトリ数の取得 paths_for_test = argvs[2:2+int(argvs[1])] paths_for_train = argvs[2+int(argvs[1]):] print('test ', paths_for_test) print('train', paths_for_train) # 学習データの読み込み data = [] label = [] for i in range(len(paths_for_train)): path = paths_for_train[i] d = load_handimage(path) data.append(d.data) label.append(d.target) train_data = np.concatenate(data) train_label = np.concatenate(label) # 手法:線形SVM classifier = GridSearchCV(svm.LinearSVC(), param_grid) # 学習 classifier.fit(train_data, train_label) # Grid Search結果表示 print("Best Estimator:\n%s\n",classifier.best_estimator_) for params, mean_score, all_scores in classifier.cv_results_: print("{:.3f} (+/- {:.3f}) for {}".format(mean_score, all_scores.std() / 2, params)) for path in paths_for_test: # テストデータの読み込み d = load_handimage(path) # テスト predicted = classifier.predict(d.data) # 結果表示 print("### %s ###" % path) print("Accuracy:\n%s" % metrics.accuracy_score(d.target, predicted)) print("Classification report:\n%s\n" % metrics.classification_report(d.target, predicted))

試したこと

ちなみに2行目は
元ソース
from sklearn import Grid_Search
から下記へ変更
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

44行目
元ソース
for params, mean_score, all_scores in classifier.grid_scores_:
から下記へ変更
for params, mean_score, all_scores in classifier.cv_results_:
はとしております。
grid_scores_ は AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute のエラーがでましたので
cv_resultsへ変更しました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

sklearnのバージョンは 0.21.3
Anaconda のバージョンは 4.7.12

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