###前提・実現したいこと
一般的なcsvデータをKerasに食わせて他クラス分類を行おうと思っているのですが、
訓練データに含まれるID系のデータの扱いについて困っております。
ID系を訓練データとして扱う良い方法を模索しております。
IDなどの質的変数の場合、一般的にone hot表現に変換するかと思います。
その際にどのように行えばよいのかを手探りで行っていましたが、エラーになってしまいます。
訓練データにそのようなデータが含まれていた場合のベストプラクティスをご教示願いたいです。
###発生している問題・エラーメッセージ
[[3,100,25]]
というデータ(3はID)を、 to_categorical
でIDを変換し、fitを呼び出すと以下のエラーになってしまいます。
ValueError: setting an array element with a sequence.
###該当のソースコード
ショートコードですが。
python
1from keras.models import Sequential 2from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout 3from keras.optimizers import SGD 4import numpy as np 5from keras.utils import np_utils 6 7model = Sequential() 8model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=3)) 9model.add(Dropout(0.5)) 10model.add(Dense(64, activation='relu')) 11model.add(Dropout(0.5)) 12model.add(Dense(3, activation='softmax')) 13sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) 14model.compile(loss='categorical_crossentropy', 15 optimizer=sgd, 16 metrics=['accuracy']) 17y = np_utils.to_categorical(0,3) 18x_id = np_utils.to_categorical(3,4) 19model.fit(np.array([[x_id,100,25]]), y)
###試したこと
上記コード参照
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Python:3.5.3
Keras:2.0.6
Tensorflow:1.2.1
numpy:1.13.1+mkl
Anaconda3 on Windows10
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