質問編集履歴
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誤字
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -9,8 +9,8 @@
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9
9
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10
10
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例
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11
11
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```
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12
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-
dataset[0] = {'train':[0 1 2 3 4 5 6 7], 'test':[8 9]}
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12
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+
dataset[0] = {'train':[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 'test':[8, 9]}
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13
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-
dataset[1] = {'train':[2 3 4 5 6 7 8 9], 'test':[0 1]}
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13
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+
dataset[1] = {'train':[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'test':[0, 1]}
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14
14
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dataset[2]
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15
15
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dataset[3]
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16
16
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dataset[4]
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@@ -28,13 +28,15 @@
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28
28
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29
29
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```python
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30
30
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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31
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+
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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31
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-
a_train, a_test = train_test_split(a,
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32
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+
a_train, a_test = train_test_split(a,test_size=0.2,random_state=0)
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32
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33
34
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print(a_train)
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34
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-
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+
print(a_test)
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35
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+
#出力
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36
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-
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+
[4, 9, 1, 6, 7, 3, 0, 5]
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37
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-
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39
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+
[2, 8]
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38
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```
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39
41
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40
42
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### 試したこと
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5
誤字
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -38,7 +38,7 @@
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38
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```
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39
39
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40
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### 試したこと
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-
５分割に関しては[以下のコード](https://qiita.com/LicaOka/items/c6725aa8961df9332cc7をもとに分割を試しましたが、この場合、訓練とテスト用データの割合が指定できず、indexを指定するには別のエラーも発生してしまっている状態です。
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+
５分割に関しては[以下のコード](https://qiita.com/LicaOka/items/c6725aa8961df9332cc7)をもとに分割を試しましたが、この場合、訓練とテスト用データの割合が指定できず、indexを指定するには別のエラーも発生してしまっている状態です。
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```
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def cross_validate(session, split_size=5):
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44
44
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results = []
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4
試したことの追記
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -35,4 +35,60 @@
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35
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36
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print(a_test)
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37
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# [8 9]
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+
```
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+
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+
### 試したこと
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+
５分割に関しては[以下のコード](https://qiita.com/LicaOka/items/c6725aa8961df9332cc7をもとに分割を試しましたが、この場合、訓練とテスト用データの割合が指定できず、indexを指定するには別のエラーも発生してしまっている状態です。
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+
```
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+
def cross_validate(session, split_size=5):
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+
results = []
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+
kf = KFold(n_splits=split_size)
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+
for train_idx, val_idx in kf.split(train_x_all, train_y_all):
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47
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+
train_x = train_x_all[train_idx]
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48
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+
train_y = train_y_all[train_idx]
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49
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+
val_x = train_x_all[val_idx]
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50
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+
val_y = train_y_all[val_idx]
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51
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+
run_train(session, train_x, train_y)
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+
results.append(session.run(accuracy, feed_dict={x: val_x, y: val_y}))
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+
return results
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+
````
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+
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+
実行コード
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+
```
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+
from sklearn.model_selection import KFold
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59
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+
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+
def cross_validate(nums, nums_str, split_size=5):
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+
results = []
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+
kf = KFold(n_splits=split_size)
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63
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+
for train_idx, val_idx in kf.split(nums, nums_str):
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64
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+
print(train_idx, val_idx)
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65
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+
print(nums[1])
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+
train_x = nums[train_idx]
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67
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+
train_y = nums_str[train_idx]
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+
val_x = nums[val_idx]
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69
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+
val_y = nums_str[val_idx]
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+
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71
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+
cross_validate([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'], split_size=5)
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72
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+
```
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+
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74
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+
エラー
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+
```
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+
[2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1]
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77
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+
1
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78
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+
---------------------------------------------------------------------------
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79
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+
TypeError Traceback (most recent call last)
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80
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+
in <module>()
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+
14 val_y = nums_str[val_idx]
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82
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+
15
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83
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+
---> 16 cross_validate([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'], split_size=5)
|
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84
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+
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85
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+
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86
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+
in cross_validate(nums, nums_str, split_size)
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+
9 print(train_idx, val_idx)
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88
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+
10 print(nums[1])
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89
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+
---> 11 train_x = nums[train_idx]
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90
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+
12 train_y = nums_str[train_idx]
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91
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+
13 val_x = nums[val_idx]
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92
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+
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93
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+
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
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38
94
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```
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3
強調
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CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -1,6 +1,6 @@
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1
1
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### 前提・実現したいこと
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2
2
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3
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-
scikit-learnでデータ分割するときに、ランダムではなく先頭から順番に分割した後で、
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|
3
|
+
`scikit-learn`でデータ分割するときに、ランダムではなく先頭から順番に分割した後で、
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4
4
|
そのデータ分割結果を指定して、検証データ・訓練データとしたいです。
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|
5
5
|
|
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6
6
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[0]~[4]までそれぞれの分割結果をindexで指定して確認しようとしています。
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2
やりたいことの補足
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -1,9 +1,12 @@
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1
1
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### 前提・実現したいこと
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2
2
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3
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-
scikit-learnでデータ分割するときに、ランダムではなく先頭から順番に分割した後で、
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3
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+
scikit-learnでデータ分割するときに、ランダムではなく先頭から順番に分割した後で、
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4
|
+
そのデータ分割結果を指定して、検証データ・訓練データとしたいです。
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4
5
|
|
|
5
6
|
[0]~[4]までそれぞれの分割結果をindexで指定して確認しようとしています。
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6
7
|
|
|
8
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+
**つまり、順番は固定して分割したデータを、区画ごとに参照したいです。**
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9
|
+
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7
10
|
例
|
|
8
11
|
```
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9
12
|
dataset[0] = {'train':[0 1 2 3 4 5 6 7], 'test':[8 9]}
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1
例の追加
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -2,14 +2,25 @@
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|
2
2
|
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3
3
|
scikit-learnでデータ分割するときに、ランダムではなく先頭から順番に分割した後で、そのデータ分割結果を指定して、検証データ・訓練データとしたいです。
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4
4
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5
|
-
|
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5
|
+
[0]~[4]までそれぞれの分割結果をindexで指定して確認しようとしています。
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6
6
|
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7
|
+
例
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8
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+
```
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9
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+
dataset[0] = {'train':[0 1 2 3 4 5 6 7], 'test':[8 9]}
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10
|
+
dataset[1] = {'train':[2 3 4 5 6 7 8 9], 'test':[0 1]}
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11
|
+
dataset[2]
|
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12
|
+
dataset[3]
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13
|
+
dataset[4]
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14
|
+
```
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15
|
+
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7
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図の出典元：Qiita記事「[比較的少なめのデータで機械学習する時は交差検証 (Cross Validation) をするのです](https://qiita.com/LicaOka/items/c6725aa8961df9332cc7)」
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8
17
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9
18
|
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19
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+
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10
20
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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11
21
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現在のコードだとランダムは回避できているのですが、どこに配列番号が格納されているのか、また５回と指定してその候補（例えば、train[2 3 4 5 6 7 8 9] test[0 1]）を確認できない状態です。
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12
22
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23
|
+
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13
24
|
### 該当のソースコード
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14
25
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15
26
|
```python
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