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2023年10月13日

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Posted by ぼっち

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PythonでN番目の文字を取得する方法

可変長引数に入れれる型

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from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # データをトレーニングセットとテストセットに分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_combined, y, test_size=0.3, random_state=42) # データの標準化 scaler = StandardScaler(with_mean=False) # with_mean=Falseを追加 X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) X_train_scaled = X_train.toarray() X_test_scaled = X_test.toarray() # クラス数を取得 num_classes = len(np.unique(y_train)) # モデルの作成 model = Sequential([ Dense(64, activation=’relu’, input_shape=(X_train_scaled.shape[1],)), Dense(64, activation=’relu’), Dense(num_classes, activation=’softmax’) # 多クラス分類用の出力層 ]) # モデルのコンパイル model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) # モデルのトレーニング history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(X_test_scaled, y_test)) # テストデータでの予測と評価 loss, accuracy = model.evaluate(X_test_scaled, y_test) print(“Test Loss:”, loss) print(“Test Accuracy:”, accuracy)

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