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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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ValueError: bad input shape (11, 12)

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NumPy

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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2017/11/05 05:30

ValueError: bad input shape (11, 12)とエラーが出ました。
現在、犬の鳴き声と猫の鳴き声を分類するシステムを作っています。
index.pyには

# coding:utf-8 from sklearn import svm, cross_validation from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score import sys from mfcc import * import glob import csv import random import numpy as np import os from sklearn.model_selection import train_test_split if __name__ == "__main__": train_label = np.array([]) test_label = np.array([]) nfft = 2048 # FFTのサンプル数 nceps = 12 # MFCCの次元数 train_data = np.empty((0, 12), float) test_data = np.empty((0, 12), float) basedir = '/sound_animal/sounds' files = glob.glob(os.path.join(basedir, '*.wav')) for file_name in files: feature = get_feature(file_name, nfft, nceps) if len(train_data) == 0: train_data = feature else: train_data = np.vstack((train_data, feature)) train_label = np.append(train_label,file_name) feature = get_feature(file_name, nfft, nceps) if len(test_data) == 0: test_data = feature else: test_data = np.vstack((test_data, feature)) test_label = np.append(test_label,file_name) feature_train_data = np.hstack((train_label.reshape(len(train_label), 1), train_data)) feature_test_data = np.hstack((test_label.reshape(len(test_label), 1), test_data)) with open("feature_data/train_data.txt", "w") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(feature_train_data) with open("feature_data/test_data.txt", "w") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(feature_train_data) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, test_data, test_size=0.30, random_state=1) clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train) score = clf.score(X_test, y_test) print(score)

と書きました。

Tracebackには

Traceback (most recent call last): File "sound.py", line 57, in <module> clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 151, in fit X, y = check_X_y(X, y, dtype=np.float64, order='C', accept_sparse='csr') File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 526, in check_X_y y = column_or_1d(y, warn=True) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 562, in column_or_1d raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape)) ValueError: bad input shape (11, 12)

と出ました。

print(len(X_train)) print(len(X_test)) print(len(y_train)) print(len(y_test))

と長さを見たら

11 5 11 5

と出て12が何の次元数なのかわかりません。
しかし、

clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)

のfitの2つの引数が同じ次元数でなければいけないという決まりはないと思うのですが。。。
どのようにこのエラーを直せば良いのでしょうか?
http://webdatareport.hatenablog.com/entry/2016/11/06/161304 のサイトを参考にしてコードを書きました。

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WathMorks

2017/11/05 13:25

train_data.shape, train_label.shapeはなんですか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/05 14:30

どこの行のことを言っていますか?
WathMorks

2017/11/05 14:31

train_data.shape, train_label.shapeを表示してください。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/05 14:35

train_data.shapeは2、train_label.shapeは1 です
WathMorks

2017/11/05 14:39 編集

print(train_data.shape) とprint(train_label.shape)の結果をそのままはカット・アンド・ペーストしてください。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/05 14:42

すみません、違うものをprintoutしていました
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/05 14:42

print(train_data.shape) は(16, 12) で、print(train_label.shape)は(16,) です
guest

回答1

0

ベストアンサー

clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)
score = clf.score(X_test, y_test)

clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(train_data, train_label)
score = clf.score(test_data, test_label)

に変更して実行してみてください。

投稿2017/11/05 14:51

WathMorks

総合スコア1582

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/06 09:54

ありがとうございます。そのように書くと、ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')とエラーが出ました。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/06 09:55

Tracebackには Traceback (most recent call last): File "sound.py", line 57, in <module> clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(train_data, train_label) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 151, in fit X, y = check_X_y(X, y, dtype=np.float64, order='C', accept_sparse='csr') File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 521, in check_X_y ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 407, in check_array _assert_all_finite(array) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 58, in _assert_all_finite " or a value too large for %r." % X.dtype) と出ました。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/06 09:55

何が問題なのでしょうか?
WathMorks

2017/11/06 10:04

train_dataとtrain_labelの中身をそれぞれ表示してもらえますか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/06 10:45

train_dataは、 [[ -1.34511761e+00 -2.38376940e+00 8.55887456e-01 -3.34233716e-01 4.09830385e-01 -1.26968368e-01 2.80116233e-01 -4.01854702e-02 2.07127434e-01 -2.77927944e-02 1.44921185e-01 -2.03852889e-02] [ -8.37164603e-01 -2.32675833e+00 4.91961391e-01 -8.64199314e-01 4.30148248e-01 2.98685793e-02 2.56327762e-01 -2.38070835e-01 1.42146579e-01 -7.77328333e-02 1.13084595e-01 -3.54721644e-02] [ -inf nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan] [ -1.58508047e+00 -1.74423917e+00 8.76718724e-01 -4.80333810e-01 3.66117136e-01 5.59373605e-02 3.04557016e-01 -6.33487997e-02 2.13038023e-01 -3.94093561e-02 1.97685360e-01 -7.74664032e-02] [ -1.12700938e+00 -1.58050459e+00 7.93471237e-02 -1.06811149e+00  ・・・
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/06 10:47

train_label は、 [ '/Users/xxx/Desktop/sounds/dog1.wav' '/Users/xxx/Desktop/sounds/dog2.wav' '/Users/xxx/Desktop/sounds/cat1.wav' ・・・ のように出ました。train_dataは周波数のデータでtrain_labelは音声のファイ名であると考えられます
WathMorks

2017/11/06 11:23

原因 (1)train_dataにnanやinfが入っている. (2)train_labelがbinaryデータ(犬なら0,猫なら1のように)なっていない。 対策 (1)get_featureにきちんと音声データを渡しているか確認する。 (2) train_labelを音声データのファイル名ではなく、0や1で置き換える。 最後に質問です。 train_data,test_dataを作ったにもかかわらず、なぜ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, test_data, test_size=0.30, random_state=1) を実行する必要があるのですか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/06 12:20

ありがとうございます。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, test_data, test_size=0.30, random_state=1)とtrain_data,test_dataを作ったコードは意味的に重複していますか?
WathMorks

2017/11/06 12:29

train_test_splitは、データを学習用データとテスト用データに分けるためのものです。 今回は、学習用データ(train_data,train_label),テスト用データ( test_data,test_label)をそれぞれ個別に作成しているので、train_data,train_labelを学習用とテスト用にわける必要はありません。 もし仮に、train用のデータ(train_data,train_label)をtrain_test_splitで"敢えて"分けることを望まれるなら train_test_splitの2番めの引数は、train_labelとするべきです。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/11/06 12:31

なるほどです!ありがとうございます。
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