ある論文のコピープロジェクトで、耳の中にセンサーを組み込み、表情認識を行う(何もしていない時の出力は0、大きく口を開けた時は1)ということを実装しようとしています。

[chainerでニューラルネットワーク簡単実装(初心者向け)](https://to-kei.net/python/machine-
learning/chainer-neural-network/)

上記のサイトを参考にして、ラベル付けされたセンサデータ(フォトリフレクタ、0.1s*20=2s)をまとめたcsvファイルで学習を行いました。  
今、その学習済みモデルにArduinoからの2秒間のデータをシリアル通信でリアルタイム(厳密にはリアルタイムではありませんが)に入力させ、表情認識を行おうとしています。  
ただ、上記のサイトのコードだとラベル付けされたデータでしか、出力を吐き出してくれません。  
つまり、ラベル付けされたデータの答え合わせをしてそのラベル付けがあっているかどうかを判定することしかできません。

**ここから、コードを改変して、ラベルのないセンサの値のみのデータを利用して、それがどの表情なのかを出力するにはどうしたら良いでしょうか？**

Arduinoからの値でなくても、ラベルのないcsvファイルを読み込み分類できれば、そのcsvの部分をArduinoの読み込みに変えればいいので、とにかくラベルなしのデータが読み込めればいいと思ってます。

ちなみに、今の状態で1行20列のcsvデータを読み込もうとすると、もう１列のデータを要求されます(つまり、ラベル値の列が足りないということです)
CC BY-SA 4.0
2019-12-16T18:58:29.653
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2019-12-17T09:19:44.323
2019-12-17T00:40:17.703
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question
python3 機械学習 chainer
ラベルなしのセンサデータを使って、分類を行いたい
参考にされているサイトでは、質問者さんのデータには無い分類データ `disease` の列を `predictor` に渡す直前で削除しています。

```

    #入力データをnumpy配列に変更
    data = np.array(df.iloc[:,:-1]).astype(np.float32)
    
```

このコードをそのまま流用しているのであれば、ここで最後の列を削除しないようにすれば良いです。
CC BY-SA 4.0
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answer