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人工知能とは、言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術のことです。

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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。

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PCAにおいて累積寄与率: nanと表示されてしまう問題について

gigagiga64

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人工知能とは、言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術のことです。

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投稿2021/06/17 01:24

PCAによる次元削減を行う際に累積寄与率: nanと表示されてしまいます。
現在作成しているのは画像を行列に変換し画像分類を行うソフトウェアなのですが、PCAによる次元削減を行うところで躓いています。

python

1import numpy as np 2import random #擬似乱数を生成するライブラリー 3from PIL import Image, ImageOps #画像処理ライブラリー 4from sklearn.metrics import accuracy_score #モデルの正解率を計算するライブラリー 5import glob #ファイルパス名を取得するライブラリ 6import matplotlib.pyplot as plt #図をプロットするためのライブラリー 7 8#train 9 10num_of_data_6_win = 20 # 勝利チーム画像の枚数 11num_of_data_6_lose = 19 # 敗北チーム画像の枚数 12num_of_data_total = num_of_data_6_win + num_of_data_6_lose # 学習データの全枚数 13 14N_col = 357*127*2 # 行列の列数 15X_train = np.zeros((num_of_data_total, N_col)) # 学習データ格納のためゼロ行列生成 16y_train = np.zeros((num_of_data_total)) # 学習データに対するラベルを格納するためのゼロ行列生成 17 18# 勝利チーム画像を行列に読み込む 19path_list = glob.glob("/date/6_Win") 20i_count = 0 21 22for item in path_list: 23 im = Image.open(item).convert('RGB') 24 img_resize =im.resize((357,127)) 25 im_array = np.ravel(np.asarray(img_resize)) # 画像を配列に変換 26 im_regularized = im_array/255. # 正規化 27 X_train[i_count,:] = im_regularized 28 y_train[i_count] = 1 # 勝利チームことを表すラベル 29 i_count += 1 30 31# 敗北チーム画像を行列に読み込む 32path_list = glob.glob("/date/6_Lose") 33 34for item in path_list: 35 im = Image.open(item).convert('RGB') 36 img_resize =im.resize((357,127)) 37 im_array = np.ravel(np.asarray(img_resize)) # 画像を配列に変換 38 im_regularized = im_array/255. # 正規化 39 X_train[i_count,:] = im_regularized 40 y_train[i_count] = 0 # 敗北チームことを表すラベル 41 i_count += 1 42 43#test 44 45num_of_data_10_win = 15 # 勝利チーム画像の枚数 46num_of_data_10_lose = 15 # 敗北チーム画像の枚数 47num_of_data_total = num_of_data_10_win + num_of_data_10_lose # テストデータの全枚数 48 49N_col = 357*127*2 # 行列の列数 50X_test = np.zeros((num_of_data_total, N_col)) # テストデータ格納のためゼロ行列生成 51y_test = np.zeros(num_of_data_total) # テストデータに対するラベルを格納するためのゼロ行列生成 52 53# 勝利チーム画像を行列に読み込む 54path_list = glob.glob("/date/10_Win") 55i_count = 0 56for item in path_list: 57 im = Image.open(item).convert('RGB') 58 img_resize =im.resize((357,127)) 59 im_array = np.ravel(np.array(img_resize)) # 画像を配列に変換 60 im_mean_subtract = im_array/255. # 正規化 61 X_test[i_count,:] = im_mean_subtract 62 y_test[i_count] = 1 # 勝利チームであることを表すラベル 63 i_count += 1 64 65# 敗北チーム画像を行列に読み込む 66path_list = glob.glob("/date/10_Lose") 67 68for item in path_list: 69 im = Image.open(item).convert('RGB') 70 img_resize =im.resize((357,127)) 71 im_array = np.ravel(np.array(img_resize)) # 画像を配列に変換 72 im_regularized = im_array/255. # 正規化 73 X_test[i_count,:] = im_regularized 74 y_test[i_count] = 0 # 敗北チームであることを表すラベル 75 i_count += 1 76 77 78from sklearn.decomposition import PCA 79N_dim = 39 80 81pca = PCA(n_components=N_dim, random_state=0) 82 83X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) 84X_test_pca = pca.transform(X_test) 85 86print('累積寄与率: {0}'.format(sum(pca.explained_variance_ratio_)))

こちらのコードを実行すると

/opt/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/decomposition/pca.py:463: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
explained_variance_ratio
= explained_variance_ / total_var
累積寄与率: nan

このようなエラーが出てしまいます。

累積寄与率が正常な値を出すにはプログラムのどこをどのように改変すればよろしいでしょうか?

開発環境は
OS:Mac OS Big Sur 11.4
言語:Python 3.8.3
ターミナルのbashを使って開発しています。

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