質問編集履歴
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@@ -6,7 +6,7 @@
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発生している問題・エラーメッセージ
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#出力内容（最後のほうにエラーがでています）
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+
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---------2の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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---------7の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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---------8の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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@@ -46,10 +46,10 @@
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"and {1} targets".format(type_true, type_pred))
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ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass-multioutput and binary targets
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+
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#該当のソースコード（test.py）
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-
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+
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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import suuji_0420
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import numpy as np
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@@ -76,9 +76,9 @@
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from sklearn.externals import joblib
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joblib.dump(mlp,"model.pkl",compress=True)#モデルの保存
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-
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+
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#データセット作成コード(suuuji0420)
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+
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from PIL import Image
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import numpy as np
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import os,glob
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@@ -130,7 +130,7 @@
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suuji=Number(data, target, target_names, images)
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return suuji
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+
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#備考
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データセット作成時点で問題があるのかそれとも学習時点で問題があるのかすらよくわかりません。
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ご回答のほどよろしくお願いいたします。
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コードの"""を'''になおしました。
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@@ -6,7 +6,7 @@
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発生している問題・エラーメッセージ
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#出力内容（最後のほうにエラーがでています）
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+
'''
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---------2の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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---------7の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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---------8の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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@@ -46,10 +46,10 @@
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"and {1} targets".format(type_true, type_pred))
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ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass-multioutput and binary targets
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+
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#該当のソースコード（test.py）
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+
'''
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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import suuji_0420
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import numpy as np
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@@ -76,9 +76,9 @@
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from sklearn.externals import joblib
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joblib.dump(mlp,"model.pkl",compress=True)#モデルの保存
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-
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+
'''
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#データセット作成コード(suuuji0420)
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+
'''
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from PIL import Image
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import numpy as np
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import os,glob
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@@ -130,7 +130,7 @@
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suuji=Number(data, target, target_names, images)
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return suuji
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-
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+
'''
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#備考
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データセット作成時点で問題があるのかそれとも学習時点で問題があるのかすらよくわかりません。
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ご回答のほどよろしくお願いいたします。
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出力内容を修正しました
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@@ -5,8 +5,46 @@
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自作したデータセットを用いて、test.pyで実行すると、以下のようなエラーが出てきます。
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発生している問題・エラーメッセージ
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#エラー
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#出力内容（最後のほうにエラーがでています）
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+
---------2の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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+
---------7の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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+
---------8の画像をnumpy形式に変換し、Listに格納中---------
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+
------------リストをnumpy形式に変換中-----------
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+
Iteration 1, loss = 175.43883525
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+
Iteration 2, loss = inf
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+
Iteration 3, loss = inf
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+
Iteration 4, loss = inf
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+
Iteration 5, loss = inf
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+
Iteration 6, loss = inf
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+
Iteration 7, loss = inf
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+
Iteration 8, loss = inf
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+
Iteration 9, loss = inf
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+
Iteration 10, loss = inf
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+
Iteration 11, loss = inf
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+
Iteration 12, loss = inf
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Training loss did not improve more than tol=0.000100 for 10 consecutive epochs. Stopping.
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精度 0.7
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Traceback (most recent call last):
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File "<ipython-input-8-a639f0b2b1f0>", line 1, in <module>
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runfile('C:/Users/erifu/Desktop/data0417/test.py', wdir='C:/Users/erifu/Desktop/data0417')
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+
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+
File "C:\Users\erifu\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 827, in runfile
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+
execfile(filename, namespace)
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+
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+
File "C:\Users\erifu\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 110, in execfile
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+
exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)
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+
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+
File "C:/Users/erifu/Desktop/data0417/test.py", line 32, in <module>
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print(metrics.confusion_matrix(data_test,p))
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+
File "C:\Users\erifu\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 253, in confusion_matrix
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y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred)
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+
File "C:\Users\erifu\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\classification.py", line 81, in _check_targets
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"and {1} targets".format(type_true, type_pred))
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10
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ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multiclass-multioutput and binary targets
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"""
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