する質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。前提・実現したいことDigtisデータで混合行列を作成するコードようにmnistデータでも同じように混合行列を作成したいのですがどのようにしたらいいですか。原因と改善策を教えてください。Digtisデータで混同行列は以下のようにできたのに今回はエラーが出るのでしょうか。main()補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)Anacondaattachmentクリップ0気になる質問をクリップするクリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。クリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。自分も答えを知りたい質問者以外のユーザにも役立つ評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。質問の評価を上げたことを取り消します低評価-評価を下げられる数の上限に達しました評価を下げることができません1日5回まで評価を下げられます1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます質問の評価を下げるteratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。コメントをしてください。送信する質問の評価を下げる機能の利用条件この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。件sort評価が高い順sort新着順sort古い順linkcheckベストアンサー+1predicted_labelsは、初期設定しているものの、その後にデータが与えれておらず空の状態です。test_dataYはエラーメッセージからすると21,000件なのでそれに見合った件数の予測結果を引数に設定する必要があります。どのデータ同士を対比した混合行列を作るつもりなのか、確認したほうがいいでしょう。評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。remove低評価0回答の評価を下げる下記のような回答は推奨されていません。評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。model.predict(test_dataX)の下にpredicted_labels.append(predicted_label)を付け加えたのですがこれも違いました。predicted_labels.append(predicted_label)を付け加えたのですがこれも違いました。21:25appendを使っているのはどういう意図でしょうか?上記の説明通りだと、predicted_labelsには1件のデータが格納されます。比較対象であるtest_dataYは21,000件なので件数の不一致でエラーになります。test_dataYと比較したいものが何なのか確認したほうがいいかと思います。上記の説明通りだと、predicted_labelsには1件のデータが格納されます。比較対象であるtest_dataYは21,000件なので件数の不一致でエラーになります。test_dataYと比較したいものが何なのか確認したほうがいいかと思います。解決済k近傍法における、テストデータを入力するソースコードが分からず、苦慮しております。解決済python:mnistデータでknn解決済python:実行しても何も起こらない。1mnist手書き数字画像データ学習モデル活用でjpeg画像の予測ができません。頂いたご意見への回答は行っておりません。