【解決】 scikit-learn: Found arrays with inconsistent numbers of samples の解決方法と原因 | Python/ML トラブルシューティング

scikit-learnで機械学習モデルを訓練中、Found arrays with inconsistent numbers of samplesというエラーに遭遇し、困っていませんか？ご安心ください。このエラーはPythonのデータ処理における一般的な問題であり、データが破損しているわけではありません。ほとんどの場合、数行のコード修正で解決できます。

1. scikit-learn: Found arrays with inconsistent numbers of samples とは？（概要と緊急度）

このエラーは、その名の通り「配列のサンプル数（データ行数）が不一致である」ことを示しています。具体的には、機械学習モデルに渡そうとしている「特徴量データ（X）」と「正解ラベルデータ（y）」のサンプル数（行数）が一致していないために発生します。

  • Xの形状: 例えば (100, 5) の場合、100個のサンプルがあり、それぞれ5つの特徴量を持つことを意味します。
  • yの形状: 例えば (99,) の場合、99個の正解ラベルがあることを意味します。

このエラーは、学習に使用するデータセットの「行数」が揃っていないためにモデルが処理を中断している状態です。データ自体が破損しているわけではなく、あなたのコード内でデータの前処理や分割が非対称に行われた結果として発生しています。

緊急度: 中程度
このエラーは、データ処理ロジックの修正で解決可能です。データ損失のリスクは低く、落ち着いて原因を特定し、対処すればすぐに作業を再開できます。

2. 【最速】今すぐ試すべき解決策

結論から申し上げると、このエラーの原因の99%は「特徴量データ（X）と正解ラベルデータ（y）のサンプル数（行数）が一致していないこと」です。最も早く解決するには、まずこの不一致を特定することから始めましょう。

解決策1：[最も簡単な方法] データセットの形状（shape）を確認する

Pythonスクリプト内で、特徴量データ（X）と正解ラベルデータ（y）のshape属性を確認するコードを追加し、現在の形状を把握してください。これにより、どちらの配列のサンプル数が期待値と異なるかをすぐに特定できます。

手順:

  1. あなたのPythonスクリプト内で、scikit-learnのモデルを呼び出す直前に、以下のコードを追加します。
  2. WindowsのPowerShellまたはコマンドプロンプト（Cmd）から、そのPythonスクリプトを実行します。

# Pythonスクリプトに以下のコードを追加

# 例: データがNumPy配列の場合
# import numpy as np

print(f"特徴量データ (X) の形状: {X.shape}")
print(f"正解ラベルデータ (y) の形状: {y.shape}")

# データがPandas DataFrame/Seriesの場合も同様に確認できます
# import pandas as pd
# print(f"特徴量データ (X) の形状: {X.shape}") # DataFrameの場合
# print(f"正解ラベルデータ (y) の形状: {y.shape}") # Seriesの場合
# または、より直接的に行数を確認:
# print(f"特徴量データ (X) の行数: {len(X)}")
# print(f"正解ラベルデータ (y) の行数: {len(y)}")

PowerShellまたはCmdでの実行例:


# 例えば、スクリプト名が 'my_ml_script.py' の場合
python my_ml_script.py

出力例:


特徴量データ (X) の形状: (100, 5)
正解ラベルデータ (y) の形状: (99,)

この出力例では、Xには100個のサンプルがあるのに、yには99個しかありません。このように不一致が確認できれば、原因はデータのサンプル数にあることが明確になります。どちらかのデータセットから1つのサンプルが欠落しているか、余計に含まれていると推測できます。

3. scikit-learn: Found arrays with inconsistent numbers of samples が発生する主要な原因（複数）

X.shapeとy.shapeが一致しない場合、以下のような原因が考えられます。

  • データ前処理中のミス

    • 非対称な行の削除: 特定の条件（例: 異常値、特定カテゴリの欠損）に基づいてデータを削除する際に、特徴量Xと正解ラベルyの両方に同じ行削除処理が適用されなかった場合。例えば、Xから特定の行を削除したが、yからは削除し忘れたケースです。
    • 欠損値（NaN）の処理: dropna()などのメソッドを使用して欠損値を処理する際に、Xとyを別々に処理してしまい、それぞれの行数がずれた場合。または、Xにのみ欠損値処理を適用し、yには適用しなかった場合。
    • 特徴量エンジニアリングの影響: 新しい特徴量を作成したり、既存の特徴量を変換する過程で、データフレームの行数が意図せず変更された（例: 集約処理でグループ化されたが、yは元のままである）が、それがyに反映されなかった場合。

  • データの分割ミス

    • train_test_splitなどの関数を使用する際に、引数として渡すXとyが誤っていたり、分割後のデータセットの整合性が確認されていない場合。特に、分割前にすでにXとyの行数がずれていると、分割後もその不一致が引き継がれます。

  • データ読み込み/生成時のエラー

    • CSVファイルなどからデータを読み込む際に、一部の行が正しく読み込まれなかったり、ファイルフォーマットの問題でデータが欠損したりした場合。
    • 複数のデータソースを手動で結合する際に、インデックスや行数が一致しないまま結合してしまい、結果的にXとyのサンプル数がずれてしまった場合。

  • インデックスの不一致（Pandas DataFrame使用時）

    • Pandas DataFrameを使用している場合、フィルタリング、マージ、結合などの操作によってデータフレームのインデックスが変更され、その後にXとyを抽出しようとすると、インデックスが一致しない状態でサンプルが選択されてしまう可能性があります。

4. Python/MLで恒久的に再発を防ぐには

一度解決しても、同様のエラーが再び発生しないように、以下の習慣やテクニックを取り入れることをお勧めします。

  • データ前処理の各ステップで形状をチェックする習慣をつける

    データを読み込んだ直後、欠損値を処理した後、特徴量エンジニアリングを適用した後など、主要な処理のたびにX.shapeとy.shape（またはlen(X)とlen(y)）を確認するコードを一時的にでも記述し、データの整合性を確認する習慣をつけましょう。これにより、問題がどのステップで発生したかを早期に特定できます。

  • Pandas DataFrameを効果的に活用する

    データと正解ラベルを可能な限り一つのPandas DataFrameとして管理し、前処理を行うことで整合性を保ちやすくなります。最終的に特徴量とターゲットを分離する際に、同じDataFrameから抽出することで行数を一致させることが容易になります。

    
# 悪い例 (Xとyを別々に処理し、行数がずれる可能性)
X = df.drop('target', axis=1).dropna() # Xのみdropna
y = df['target'] # yは元のまま

# 良い例 (DataFrame全体で処理し、Xとyを一貫して抽出)
df_processed = df.dropna() # DataFrame全体でdropna
X = df_processed.drop('target', axis=1)
y = df_processed['target']

# または、特定の条件でフィルタリングする場合
df_filtered = df[df['some_column'] > 0] # DataFrame全体をフィルタリング
X = df_filtered.drop('target', axis=1)
y = df_filtered['target']

  • scikit-learn の Pipeline を活用する

    前処理ステップ（スケーリング、エンコーディング、特徴量選択など）をscikit-learnのPipelineで一元化することで、データの流れが明確になり、Xとyを個別に複雑に操作する機会が減り、整合性を保ちやすくなります。

  • train_test_split の正しい使用と確認

    常にXとyを同時にtrain_test_split関数に渡し、分割後には必ずX_train.shape[0] == y_train.shape[0]といった形で、訓練データとテストデータの行数がそれぞれ一致しているかを確認しましょう。

    
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

print(f"X_trainサンプル数: {X_train.shape[0]}, y_trainサンプル数: {y_train.shape[0]}")
print(f"X_testサンプル数: {X_test.shape[0]}, y_testサンプル数: {y_test.shape[0]}")

# 念のためアサート (オプション)
assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0]
assert X_test.shape[0] == y_test.shape[0]

これらの対策を講じることで、データの不整合によるエラーの発生を大幅に減らし、よりスムーズに機械学習プロジェクトを進めることができるでしょう。

 

Related Posts