質問編集履歴
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予測値y_predの中身がnanになる問題。ぜひご指導よろしくお願い致します。
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```ここに言語を入力
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x_cols = ["TEMP_okym","TEMP_hrsm"] + df.columns.tolist()[14:]
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X = df[x_cols]
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y = df["MW"]
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# ラベル付きデータをトレーニングセット (X_train, y_train)とテストセット (X_test,y_test)に分割
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from sklearn import model_selection
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X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=42)
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# 正規化
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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scaler = StandardScaler()
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scaler.fit(X_train)
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X_train = scaler.transform(X_train)
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X_test = scaler.transform(X_test)
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# Chainer読込
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from chainer import Chain, optimizers, Variable
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import chainer.functions as F
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import chainer.links as L
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# ニューラルネットワークのモデル生成用クラス
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class MyChain(Chain):
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def __init__(self, n_units=10):
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super(MyChain, self).__init__(
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l1=L.Linear(len(x_cols), n_units),
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l2=L.Linear(n_units, n_units),
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l3=L.Linear(n_units, 1))
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def __call__(self, X_data, y_data):
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X = Variable(X_data.astype(np.float32).reshape(len(X_data),len(x_cols))) # Variableオブジェクトに変換
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y = Variable(y_data.values.astype(np.float32).reshape(len(y_data),1)) # Variableオブジェクトに変換
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#print(x)
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#AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape'とエラーを吐く。values.を追加して解決
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# 元のサンプルコードから他の変更点：x_data→X_data。x→X
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#Chainerのお作法で、データは配列からChainerのVariableという型（クラス）のオブジェクトに変換して使う
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#astype(np.float32):小数へ型変換(cast)?
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#reshape():NumPyの配列数と大きさの形状変換をする。配列の次元変更。例えばreshape(5,5)は5行5列
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#組み込み関数len()を使うと、リストや文字列など様々な型のオブジェクトのサイズ（要素数や文字数）を取得できる
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#B = reshape(A,sz) は、A の形状をサイズ ベクトル sz で定義される size(B) に変更する意味
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pred = self.predict(X)
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#print(pred)
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return F.mean_squared_error(pred, y)
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def predict(self, X):
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h1 = F.relu(self.l1(X))
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h2 = F.relu(self.l2(h1))
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h3 = self.l3(h2)
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return h3
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def get_predata(self, X):
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return self.predict(Variable(X.astype(np.float32).reshape(len(X),1))).data
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# パラメータ初期化
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batchsize = 16
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n_epoch = 50
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n_units = 10
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# モデル生成
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model = MyChain(n_units)
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optimizer = optimizers.Adam()
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optimizer.setup(model)
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# 学習
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train_losses =[]
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test_losses =[]
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N = len(X_train)
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for epoch in range(1, n_epoch + 1):
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perm = np.random.permutation(N)
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sum_loss = 0
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for i in range(0, N, batchsize):
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x_batch = X_train[perm[i:i + batchsize]]
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y_batch = y_train[perm[i:i + batchsize]]
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model.zerograds()
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loss = model(x_batch,y_batch)
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sum_loss += loss.data * batchsize
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loss.backward()
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optimizer.update()
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average_loss = sum_loss / N
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train_losses.append(average_loss)
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-
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loss = model(X_test,y_test)
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test_losses.append(loss.data)
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198
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# 学習過程を出力
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if epoch % 10 == 0:
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203
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print("epoch: {}/{} train loss: {} test loss: {}".format(epoch, n_epoch, average_loss, loss.data))
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206
2
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3
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# 検証
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@@ -218,4 +14,24 @@
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```
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+
# 質問:一つ教えていただけますか？
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Chainerで電気需要予測モデルを作っているのですが、
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学習モデルを作成後下記の予測値取得コード＆グラフ作成でエラーメッセージは出ないですが、なぜか「y_pred」グラフのみ表示されません。調べてみるとy_predの中身が
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array([[nan],
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[nan],
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[nan],
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...,
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30
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+
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[nan],
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+
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33
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[nan],
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[nan]], dtype=float32)
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になっています。原因はどこにあると思いますか？
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