回答編集履歴
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追記
answer
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@@ -1,2 +1,34 @@
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40件のデータで`validation_split=0.1`って、4件でバリデーションすることになります。各動作1つずつ。これは各ラベルごとに均等に振られる保障とかもないらしいので、なんだか怪しいです。
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他のミスとか見落としているかもしれませんが、とりあえず最初に気になったのはそこです。0.5くらいにしたら平然と動いたりしませんか。
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他のミスとか見落としているかもしれませんが、とりあえず最初に気になったのはそこです。0.5くらいにしたら平然と動いたりしませんか。
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### 追記
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```python
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y_keras=keras.utils.to_categorical(y,n_classes)
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```
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以下を消してこのコードを挿入。交差検証した正解率が出てきます。
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```python
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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
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from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
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from sklearn.model_selection import cross_validate
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# 以下4行は消す。消さないでこのコードだけ1つのファイルにまとめて書くと、digitsで動く
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from sklearn.datasets import load_digits
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digits = load_digits()
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X = digits.data # X=np.array(df)で作ったXになるように
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y = digits.target # y=np.array([0,1,1,1,1,...で作ったyになるように
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rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=1000, n_jobs=-1)
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gnb = GaussianNB()
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for name, clf in zip(["RandomForest", "GaussianNB"], [rfc, gnb]):
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d = cross_validate(clf, X, y, cv=4, scoring="accuracy", n_jobs=-1)
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print(name)
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print("accuracy:{:.5f}".format(d["test_score"].mean()))
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""" => こんな感じ
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RandomForest
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accuracy:0.94273
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GaussianNB
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accuracy:0.80866
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"""
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```
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