前提・実現したいこと
参考にしているサイトはこちらです。
https://qiita.com/nvtomo1029/items/689c0a19880d1dc41d43
python tensorflow
LSTMを用いて予測値を出したいです。
import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation from keras.layers.recurrent import LSTM from keras import optimizers from keras.callbacks import ModelCheckpoint from keras import metrics df = pd.DataFrame(data) def get_dfMilkyeild_data(): data=pd.read_csv('drive/My Drive/data_japan1975-2019.csv', skiprows = 1, names=('year', 'milk yeild')) mic_df=pd.DataFrame(data) print(data) dfMilkyeild.columns = [ 'year', 'milk_yeild', ] return dfMilkyeild
発生している問題・エラーメッセージ
File "<ipython-input-68-d565f36b8a8e>", line 12 dfMilkyeildTrain = dfMilkyeild.ix['1975':'2019', FEATURE_VALUE] ^ SyntaxError: invalid syntax
該当のソースコード
# 扱う特徴量 FEATURE_VALUE = ['milk_yeild'] #乳量 # 次元数 DIMENSION = len(FEATURE_VALUE) open(os.path.join(os.path.dirname(sys.argv[0]), "data_japan1975-2019.txt") # 乳量データを取得 dfMilkyeild = get_dfMilkyeild_data() # 学習用データを取得 dfMilkyeildTrain = dfMilkyeild.ix['1975':'2019', FEATURE_VALUE] dfMilkyeildTrain = dfMilkyeildTrain.sort_index() dfMilkyeildTrain = dfMilkyeildTrain.dropna() # 欠損値のある行を取り除く
![guest](/img/icon/icnUserSample.jpg)
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