[解決済み] sklearn の KNearest Neighbors - ValueError: クエリデータの次元はトレーニングデータの次元と一致する必要があります。
質問
UCI Machine Learning Databaseで見つけたテキスト認識データに対して、k近傍探索を行おうとしています。( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Letter+Recognition )
データのクロスバリデーションや精度のテストは問題なくできましたが、classifier.predict()を実行することができません。なぜこのようなエラーが発生するのか、どなたか教えていただけませんか?sklearnのサイトで次元の呪いについて読みましたが、実際に自分のコードを修正するのに苦労しています。
これまでの私のコードは以下の通りです。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing, cross_validation, neighbors
df = pd.read_csv('KMeans_letter_recog.csv')
X = np.array(df.drop(['Letter'], 1))
y = np.array(df['Letter'])
X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size = 0.2) #20% data used
clf = neighbors.KNeighborsClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = clf.score(X_test, y_test) #test
print(accuracy) #this works fine
example = np.array([7,4,3,2,4,5,3,6,7,4,2,3,5,6,8,4])
example = X.reshape(len(example), -1)
prediction = clf.predict(example)
print(prediction) #error
df.head()で生成されます。
Letter x-box y-box box_width box_height on_pix x-bar_mean \
0 T 2 8 3 5 1 8
1 I 5 12 3 7 2 10
2 D 4 11 6 8 6 10
3 N 7 11 6 6 3 5
4 G 2 1 3 1 1 8
y-bar_mean x2bar_mean y2bar_mean xybar_mean x2y_mean xy2_mean \
0 13 0 6 6 10 8
1 5 5 4 13 3 9
2 6 2 6 10 3 7
3 9 4 6 4 4 10
4 6 6 6 6 5 9
x-ege xegvy y-ege yegvx
0 0 8 0 8
1 2 8 4 10
2 3 7 3 9
3 6 10 2 8
4 1 7 5 10
私のエラーフィードはこのようなものです。
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\K Means ML.py", line 31, in <module>
prediction = clf.predict(example)
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\neighbors\classification.py", line 145, in predict
neigh_dist, neigh_ind = self.kneighbors(X)
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\neighbors\base.py", line 381, in kneighbors
for s in gen_even_slices(X.shape[0], n_jobs)
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 758, in __call__
while self.dispatch_one_batch(iterator):
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 608, in dispatch_one_batch
self._dispatch(tasks)
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 571, in _dispatch
job = self._backend.apply_async(batch, callback=cb)
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\_parallel_backends.py", line 109, in apply_async
result = ImmediateResult(func)
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\_parallel_backends.py", line 326, in __init__
self.results = batch()
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 131, in __call__
return [func(*args, **kwargs) for func, args, kwargs in self.items]
File "C:\Users\jai_j\Desktop\Python Projects\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 131, in <listcomp>
return [func(*args, **kwargs) for func, args, kwargs in self.items]
File "sklearn\neighbors\binary_tree.pxi", line 1294, in sklearn.neighbors.kd_tree.BinaryTree.query (sklearn\neighbors\kd_tree.c:11325)
ValueError: query data dimension must match training data dimension
私はその間、答えを探し続けるでしょう。
どのように解決するのですか?
あなたの問題は、あなたがリシェイプされていないことです。
example
そして、間違った寸法に整形していることです。あなたは
X
配列は
(16, N)
ここで
N
のオブザベーションの数です。
X
.
その結果、予測しようとしたときに
example
を予測するために分類器を使用することになります。
X
を持つように再形成される。
N
カラムに変更しました。
単一の例で予測したいようなので、その代わりに形を変えて
X
. おそらく、あなたは
example = example.reshape(1, -1)
ではなく
example = X.reshape(len(example), -1)
.
最初に、あなたは
example
という形状で
(16,)
. になるようにシェイプし直す必要があります。
(1, 16)
を使用することで
(1, -1)
を次元とする。この結果、配列の形状は
(1, 16)
であり、分類器に適合している。
わかりやすくするために、コードをこのように変更してみてください。
example = np.array([7,4,3,2,4,5,3,6,7,4,2,3,5,6,8,4])
example = example.reshape(1, -1)
prediction = clf.predict(example)
print(prediction) # shouldn't error anymore
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