深層学習Pandas.DataFrameをKerasにそのままぶちこんでませんか??ツイートシェアはてなこの記事はKerasを使い始めて間も無い人のために役立つ記事です。この記事の要約(忙しい人向け)Kerasにpandas.DataFrameをつっこんではいけない。numpy.ndarrayに変換する必要がある。導入まずKerasとは何なのか?からちょこっと書きます。Kerasは、Pythonで書かれた、TensorFlowまたはTheano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです。Kerasは、迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました。可能な限り遅れなくアイデアから結果に進められることは、良い研究をする上で重要です。(引用元:https://keras.io/ja/)また、このサイトではKerasの良い点として以下の4点を挙げています。サポートCPUとGPUでシームレスな実行なんだかよく分からないけど、kerasはすごいらしい。それに、日本ではChainner(スペル合ってる?)が流行っているらしいけど、Kaggleのフォーラムを見ているかぎり、グローバルスタンダードなのはkerasなのかなと思った。それに実際ChainnerよりKerasの方が使いやすいって言っている人もいる。いうことで、僕はKerasを使い始めました。本題いざKerasで深層学習をしようと思い、csvファイルからデータをpandasで読み込みました。_)m)しかし・・・このコードではエラーが出てしまい、分析できません。参考にしたコードでエラーは出なかったので、僕が独自で書き換えた部分が悪さをしているようです。エラーの内容は以下のよう。out-of-boundsでぐぐってみると、同様なエラーで悩んでいる人が見つかりました。df.loc[:,'v1':'a3'].valuesのように、numpy.ndarrayに変換しなくてはならないのでした。最後にKerasの日本ユーザーは少ないんでしょうか・・?Kerasについての日本語のブログが少ない気がしました。Kerasユーザーが増えるといいですね。※ちなみにyについては、pandas.Seriesのままつっこんでも正常に動作しました。