回答編集履歴
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一部修正
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@@ -11,4 +11,4 @@
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va_x = va_x.reshape(-1,28,28,1)
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Kaggleの場合、学習データとテストデータを最初に`pd.cocat`してから一気に前処理して、その後、学習データ・検証データ・テストデータに分離するのが、私としてはオススメです。欠損値の補完などが
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Kaggleの場合、学習データとテストデータを最初に`pd.cocat`してから一気に前処理して、その後、学習データ・検証データ・テストデータに分離するのが、私としてはオススメです。前処理のし忘れを防止できますし、欠損値の補完などがより多くのデータをもとにできますので。
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補足追記
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@@ -1,3 +1,14 @@
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学習データや検証データに適用している前処理（正規化や次元変換）を、テストデータに適用し忘れています。
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以下の部分ですね。エラーの直接原因は次元変換の方です。
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```Python
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#画像のピクセル値を正規化
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tr_x,va_x = np.array(tr_x/255.0),np.array(va_x/255.0)
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#画像データの2階テンソルを3階テンソルに変換
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tr_x = tr_x.reshape(-1,28,28,1)
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va_x = va_x.reshape(-1,28,28,1)
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Kaggleの場合、学習データとテストデータを最初に`pd.cocat`してから一気に前処理して、その後、学習データ・検証データ・テストデータに分離するのが、私としてはオススメです。
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Kaggleの場合、学習データとテストデータを最初に`pd.cocat`してから一気に前処理して、その後、学習データ・検証データ・テストデータに分離するのが、私としてはオススメです。欠損値の補完などが、より多くのデータをもとにできますので。
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文法の修正
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@@ -1,3 +1,3 @@
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学習データや検証データに適用している前処理（正規化や次元変換）を、テストデータに適用し忘れています。
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Kaggleの場合、学習データとテストデータを最初に
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Kaggleの場合、学習データとテストデータを最初に`pd.cocat`してから一気に前処理して、その後、学習データ・検証データ・テストデータに分離するのが、私としてはオススメです。
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