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ひとまず原因の解説までに。対応方法はちょっと待ってください。もしかしたら別の方が答えてくれるかもしれません。
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ひとまず原因の解説までに。対応方法はちょっと待ってください。もしかしたら別の方が答えてくれるかもしれません。もしくはone-hot encodingを調べてみてください。
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ひとまず原因の解説までに。対応方法はちょっと待ってください。もしかしたら別の方が答えてくれるかもしれません。結果を教えていただけませんか。
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ひとまず原因の解説までに。対応方法はちょっと待ってください。もしかしたら別の方が答えてくれるかもしれません。結果を教えていただけませんか。もしくはone-hot encodingを調べてみてください。
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y_train.shapeもしくはlen(np.unique(y_train))の結果を教えていただけませんか。
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y_train.shapeもしくはlen(np.unique(y_train))のy_train.shapeもしくはlen(np.unique(y_train))の結果を教えていただけませんか。
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原因は次の２つの機能の組み合わせによるものです。
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1. 交差検証は手元にあるデータを訓練データと検証データに分割しますが、scikit-learnのGridSearchCVではデータを分割してからclassifierの.fitを呼び出す仕組みになっています。
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2. kerasは入力の種類に応じて内部で対応表を作成します。たとえば、今回の場合y_trainは数値でクラスを表現していますが、文字列でも受け入れられるように作られています。ただし、この対応表が作成されるのは```.fit```が呼ばれたタイミングです。
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これらを合わせて考えると、GridSearchCVのデータ分割でトレーニングデータのクラス数が23未満となり、その状態でmodel.fitでクラス数が23個未満の対応表が作られてしまいます。すると、モデルで定義されていた23個の出力数と整合性が取れなくなりエラーが発生するわけです。
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ひとまず原因の解説までに。対応方法はちょっと待ってください。もしかしたら別の方が答えてくれるかもしれません。結果を教えていただけませんか。
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