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修正してコードちょうだい

2024年6月8日未分類

目的変数であるサイズ（y）が連続的な数値である場合、回帰タスクとして扱う必要があります。その場合、出力層の活性化関数は線形（Linear）となります。

以下は、修正されたコードです。

python
from ...

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————————————————————————— InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) Cell In[194], line 35 32 model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) 34 # モデルのトレーニング —> 35 history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test_scaled, y_test)) 37 # テストデータでの予測と評価 38 y_pred = model.predict_classes(X_test_scaled) File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` —> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/execute.py:53, in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 51 try: 52 ctx.ensure_initialized() —> 53 tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, 54 inputs, attrs, num_outputs) 55 except core._NotOkStatusException as e: 56 if name is not None: … File “/home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/keras/src/backend.py”, line 5762, in sparse_categorical_crossentropy res = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( Node: ‘sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits’ Received a label value of 5 which is outside the valid range of [0, 1). Label values: 2 2 1 0 0 2 2 0 1 1 4 1 0 0 2 2 3 0 5 0 0 4 3 4 0 1 1 3 0 1 3 2 [[{{node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits}}]] [Op:__inference_train_function_81794]

2024年6月8日未分類

エラーメッセージから、sparse_categorical_crossentropyの活性化関数において、ラベルの値が有効な範囲外であることが示されています。これは、分類タスクにおいて、ラベルの値が予測されるクラスのインデックスとして ...

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Epoch 1/10 102/102 [==============================] – 1s 3ms/step – loss: -2549.9565 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -9641.7832 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 2/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -100903.8047 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -109140.1953 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 3/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -641171.8750 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -435671.3750 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 4/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -2067545.3750 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -1124630.8750 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 5/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -4791715.5000 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -2288296.2500 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 6/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -9201973.0000 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -4054063.5000 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 7/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -15661360.0000 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -6518505.0000 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 8/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -24346854.0000 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -9727398.0000 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 9/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -35608440.0000 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -13758504.0000 – val_accuracy: 0.0000e+00 Epoch 10/10 102/102 [==============================] – 0s 2ms/step – loss: -49649712.0000 – accuracy: 0.0000e+00 – val_loss: -18720726.0000 – val_accuracy: 0.0000e+00 26/26 [==============================] – 0s 617us/step Accuracy: 0.0 Precision: 0.0 Recall: 0.0 F1 Score: 0.0

2024年6月8日未分類

上記の出力を見ると、モデルの損失値と精度が非常に大きな負の値になっています。また、精度、適合率、再現率、F1スコアがすべて0になっています。これはモデルが適切に学習されていないことを示しています。

この問題の原因として考え ...

記事を読む Epoch 1/10 102/1 ...

————————————————————————— InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) Cell In[183], line 31 28 model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) 30 # モデルのトレーニング —> 31 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) 34 # テストデータでの予測 35 y_pred = model.predict(X_test) File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` —> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/execute.py:53, in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 51 try: 52 ctx.ensure_initialized() —> 53 tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, 54 inputs, attrs, num_outputs) 55 except core._NotOkStatusException as e: 56 if name is not None: … File “/home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/keras/src/backend.py”, line 5762, in sparse_categorical_crossentropy res = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( Node: ‘sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits’ Received a label value of 140 which is outside the valid range of [0, 1). Label values: 120 80 100 120 140 100 60 100 140 100 60 60 60 100 100 60 100 80 80 60 100 60 60 100 120 60 60 140 60 60 60 60 [[{{node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits}}]] [Op:__inference_train_function_33833] Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings…

2024年6月8日未分類

エラーメッセージを見ると、sparse_categorical_crossentropyの呼び出しで、ラベル値が範囲外であることが原因のようです。sparse_categorical_crossentropyは、クラスが互いに排他的で ...

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————————————————————————— InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) Cell In[180], line 26 23 model.summary() 25 # モデルのトレーニング —> 26 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) 28 # テストデータでの予測 29 y_pred = model.predict(X_test) File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` —> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/execute.py:53, in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 51 try: 52 ctx.ensure_initialized() —> 53 tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, 54 inputs, attrs, num_outputs) 55 except core._NotOkStatusException as e: 56 if name is not None: … TypeError: ‘SparseTensor’ object is not subscriptable

2024年6月8日未分類

このエラーは、入力データがSparseTensorオブジェクトであるために発生しています。Kerasのmodel.fit()メソッドは密なテンソルを期待していますが、SparseTensorを渡しています。

解決するために ...

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正則化の係数ってなに？

2024年6月8日未分類

正則化の係数は、機械学習モデルの過学習を防ぐために導入されるパラメータです。正則化は、モデルの複雑さにペナルティを与えることで、過学習を抑制します。正則化の係数を大きくすると、モデルの複雑さが低下し、汎化性能が向上しますが、適切な係数 ...

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Word Embeddings 単語の意味を表す密なベクトル表現を学習する方法です。Word2VecやGloVeなどのアルゴリズムを使用して、単語を連続したベクトル空間に埋め込むことができます。商品名の各単語をベクトルに変換し、それらのベクトルの平均や合計をとることで、商品名全体の埋め込みを得ることができます。これのサンプルコードくれ

2024年6月8日未分類

以下は、PythonのGensimライブラリを使用してWord2Vecを使った商品名の埋め込みを得るサンプルコードです。

python
from gensim.models import Word2Vecimport n ...

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japaneseを引き数にすればいい？

2024年6月8日未分類

はい、一般的な自然言語処理ライブラリでは、日本語のストップワードリストを使用する際に言語を指定することができます。たとえば、PythonのNLTK（Natural Language Toolkit）ライブラリを使用する場合、次のように ...

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日本語のほうがいいかも

2024年6月8日未分類

日本語の自然言語処理においても、ストップワードの概念は同様に重要です。日本語の場合、一般的なストップワードには、「の」「に」「は」「を」などの助詞や、一般的な名詞や動詞が含まれることがあります。

ただし、日本語のストップワ ...

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stopwordってなに

2024年6月8日未分類

「ストップワード（stopword）」とは、自然言語処理において一般的であり、文書の意味にあまり影響を与えない単語や文字列のことを指します。これらの単語は、文書の特徴を抽出する際に無視される場合があります。

例えば、英語の ...

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トピックモデリング商品名の意味的なトピックを抽出する方法です。Latent Dirichlet Allocation（LDA）などの手法を使用して、商品名のトピック分布を推定することができます。

2024年6月8日未分類

トピックモデリングは、テキストデータの意味的な構造を理解し、トピック（主題）と呼ばれる隠れたパターンを抽出するための手法です。Latent Dirichlet Allocation（LDA）は、トピックモデリングの代表的な手法の1つで ...

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商品名を高次元の特徴量にしたい

2024年6月8日未分類

商品名を高次元の特徴量に変換するためには、テキストデータの処理と特徴量エンジニアリングが必要です。以下にいくつかのアプローチを示します。

Bag of Words (BoW)

テキストデータを単語レベルでトークン化し ...

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データの結合: 特徴量を結合し、1つの特徴量行列を作成します。

2024年6月8日未分類

データの結合には、様々な方法があります。一般的な方法の1つは、NumPyやPandasを使用して特徴量を結合することです。以下に、Pandasを使用してデータの結合を行う基本的な方法を示します。

python
impor ...

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ハイパーパラメータは、特徴量を追加するたびにするの？ランダムサーチとか時間かかって大変なんだけど

2024年6月8日未分類

ハイパーパラメータチューニングは、特徴量を追加するたびに行う必要はありませんが、新しい特徴量が追加された場合には再度チューニングが必要です。ただし、全ての特徴量を追加した後に一度だけ行うこともあります。

ハイパーパラメータ ...

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いや、悪くなった。

2024年6月8日未分類

もしTF-IDF特徴量を含めるとモデルの性能が低下した場合は、いくつかの可能な原因が考えられます。以下はそのいくつかの原因です：

過学習: TF-IDF特徴量を含めることで、モデルが訓練データに過度に適合し、新しいデータに ...

記事を読むいや、悪くなった。

TF-IDF特徴量を含めると精度は和久瑠奈った

2024年6月8日未分類

TF-IDF特徴量を含めると、精度が向上することがあります。TF-IDFはテキストデータの特徴量を表現するために非常に有用な手法であり、重要な単語をより強調して特徴量として捉えることができます。そのため、適切な特徴量エンジニアリングを ...

記事を読む TF-IDF特徴量を含 ...

特徴量の作成: 商品名やテキストデータから特徴量を抽出します。これには、TF-IDFや単語の埋め込み（Word Embeddings）を使用することができます

2024年6月8日未分類

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）や単語の埋め込み（Word Embeddings）は、テキストデータから特徴量を抽出するための一般的な手法です。以下は、それぞれの手法の ...

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画像データがある場合、画像を適切に前処理して特徴量として使用します。例えば、画像をリサイズし、正規化します。商品名やその他のテキストデータがある場合、テキストをトークン化して数値特徴量に変換します。カテゴリカルなデータがある場合、エンコーディングして数値データに変換します。

2024年6月8日未分類

以下は、画像データ、テキストデータ、およびカテゴリカルデータを前処理して特徴量として使用する方法の例です。

python
import cv2import numpy as npfrom sklearn.feature_ ...

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128*128pixelの画像データなら、ディープラーニングで画像の特徴を判定するのに十分か？

2024年6月8日未分類

128×128ピクセルの画像は、一般的に小さいと見なされますが、ディープラーニングを使用して画像の特徴を判定するのに十分な場合もあります。ただし、使用するディープラーニングモデルやタスクによって異なります。

例え ...

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itemCodesmallImageUrls webike-rb:27512543https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2475/1155525_2475.jpg?_ex=128×128 webike-rb:26660942https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2142/932618_2142.jpg?_ex=128×128 webike-rb:26657584https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2141/929604_2141.jpg?_ex=128×128 webike-rb:27511253https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2470/1152236_2470.jpg?_ex=128×128 webike-rb:26268541https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/70/82073_70.jpg?_ex=128×128 webike-rb:27394622https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2179/960809_2179.jpg?_ex=128×128 webike-rb:27394621https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2179/960807_2179.jpg?_ex=128×128 webike-rb:26654089https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2134/916648_2134.jpg?_ex=128×128 webike-rb:26653133https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2133/914851_2133.jpg?_ex=128×128 webike-rb:26268543https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/28/25400_28.jpg?_ex=128×128 webike-rb:26654086https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/2134/916642_2134.jpg?_ex=128×128 webike-rb:27147831https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/132/373431_132.jpg?_ex=128×128 webike-rb:20649061https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/webike-rb/cabinet/174/623295_174.jpg?_ex=128×128 csvでこんな感じである。これをダウンロードしたい

2024年6月8日未分類

理解しました。このCSVファイルから画像をダウンロードする方法は、先ほどのコードとほぼ同じです。以下は、与えられたCSVファイルから画像をダウンロードするPythonスクリプトの例です。

python
import pa ...

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imgタグのhtmlデータがあって、それを一括でDLしたい。

2024年6月8日未分類

imgタグのHTMLデータから画像を一括でダウンロードするには、以下の手順を実行できます。

HTMLデータからimgタグを抽出します。
抽出したimgタグから画像のURLを取得します。
取得した画像のURLを使用して ...

記事を読む imgタグのhtmlデ ...

リサイズした時、何ピクセルくらいがいい？64*64pixelでもいい？

2024年6月8日未分類

画像のリサイズについては、予測タスクや使用するモデルによって最適な解像度が異なります。一般的なアプローチとしては、64×64ピクセルの解像度でも問題ない場合がありますが、以下のような考慮事項があります。

モデルの ...

記事を読むリサイズした時、 ...