ツクレル 片山様
(今後の見通しのため新規トピックにしました)
個別対応頂いてます髙橋です。
追加で問い合わせました。
以下のRNNモデルのグラフ表示せずとエラー内容は変化ありませんでした。
(急いでたようで前回違うファイル名でした正しくは下記です。）
この章のrnn-forecast.ipynbの
冒頭にセル追加してご指示のNumpy実行して
! pip install numpy==1.19.5
それ以降順番に進めました。
次のご教授よろしくお願い申し上げます。
＞もう一つで教えて下さい。（詳細は添付します）
＞強制で進めましたがAI活用3回目2部1章以降の実行でグラフの表示がエラーにな＞ってしまいます。
＞損失値は正しそうですがそれ以降の章全てグラフ表示はエラーになります。
＞以下の
＞show_plot()関数実行
＞（エラー指摘箇所はdef宣言内になってますが）でのscaler実行がダメな様で
＞す。
＞ValueError Traceback (most recent call last)
＞
＞def show_plot(history, measured, predicted, scaler):
＞…
scaler # StandardScaler
＞
＞関連するライブラリで
＞ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
＞…
＞SEARCH STACK OVERFLOW
＞も出ています。
よろしくお願い申し上げます。
yutty
#2
おそらくscikit-learnのバージョンアップにより、描画関数内のscaler.inverse_transformが前提としているデータ形状と、引数に渡しているデータ形状との間で差異が生まれていることが原因かと思います。
つじつまを合わせるため、show_plot関数の呼び出しを以下のように変更してみてください。
# 予測値と実測値の描画を行う
index = 10
show_plot(
x_val[index], # 実測値のサンプル
y_val[index].reshape(-1, 1), # 実測値のラベル
model.predict(x_val)[index].reshape(-1, 1), # モデルによる予測値
scaler # StandardScaler
)
いつもお世話になってます。
確認しました。
ご指摘のデータ形状の指定でグラフが表示されました。
同じく３部５章後半のサンプルコードでも同じ症状でエラーが出ていたので
同じ対処をしました。
正しかったでしょうか?
サンプルコード修正箇所
index = (offset + day) * 24
show_plot(
x_test[index], # 実測値のサンプル
y_test[index].reshape(-1, 1), # 実測値のラベル
prediction[index].reshape(-1, 1), # モデルによる予測値
scaler # StandardScaler
)
このサンプルコードの実行結果は
offset=0だったので
Day 0 から Day6 までの１週間分のグラフが出ました。
モデルの変更やノードの変更で細かく見るのは今度やってみたいと思います。
日々各ライブラリはバージョンアップしていくのでエラーに
見舞われてしまいますがバージョンの指定方法や
今回のデータ形状の指定を聞けて前向きに捉えたいと思います。
よろしくお願い申し上げます。
yutty
#4
2部5章のことでしたら、試して頂いた対処で問題ないと思います！
お手数お掛けしました。
駆け足で進めた状況もありデータ形状を熟知してなくて
出力結果に不安持ってました。
助かります。
よろしくお願い申し上げます。