回答編集履歴
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おかしい日本語を修正
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@@ -1,6 +1,10 @@
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ソースコードを見る限り、y_train, y_testの使い方を間違えているため
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ソースコードを見る限り、y_train, y_testの使い方を間違えているため
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エラーが発生していると予測しました。
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`tf_correct.npy`に格納されているy_train.shape=(1470,21),y_test.shape=(630,21)を見る限り、もう既にto_categoricalされている状態に見えます。
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したがってy_train, y_testをto_categorical関数を利用して変換するのではなく
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そのままy_train, y_testを利用すればエラーは解消されるのではないでしょうか。
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説明追記
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ソースコードを見る限り、y_train, y_testの使い方を間違えているためエラーが発生していると予測しました。
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`tf_correct.npy`に格納されているy_train.shape=(1470,21),y_test.shape=(630,21)を見る限り、もう既にto_categoricalされている状態に見えます。
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理由としては`tf_correct.npy`に格納されているy_train.shape=(1470,21),y_test.shape=(630,21)を見る限り、もう既にto_categoricalされている状態に見えます。
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単なる数値データ、クラス数が3だったら
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0, 1, 2を [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]
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に変換するのがto_categoricalの本来の使い方のはずです。
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以下に例を用意してみました。
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質問への直接的な回答としてはy_train, y_testをto_categorical関数を利用して変換するのではなく
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そのままy_train, y_testを利用すればエラーは解消されるのではないでしょうか。
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### 参考
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説明追記
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@@ -1,6 +1,14 @@
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`tf_correct.npy`に格納されているy_train.shape=(1470,21),y_test.shape=(630,21)を見る限り、もう既にto_categoricalされている状態に見えます。
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は単なる数値データ、クラス数が3だったら
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0, 1, 2を [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]
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に変換するのがto_categoricalの本来の使い方のはずです。
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以下に例を用意してみました。
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categorical_labels = to_categorical(label, classes)
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print(categorical_labels)
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"""
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array([[1., 0., 0.],
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[0., 1., 0.],
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[0., 0., 1.]])
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+
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+
"""
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+
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print(categorical_labels.shape)
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# (3, 3)
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