Question

我的结构化数据看起来像这样。

faults.head()

Fault   DEALER  FAILMODE    FAILCODEMODE    DAYS UNTIL FAILURE  TERRITORY CODE  DESIGN PHASE CODE   PLANT ID CODE
0   CAMPAIGN/TRP    31057   CAMPAIGN    BNRBC1  283.0   102 62  82
1   INTERMITTENT PROBL  24126   SPECIAL (NO FAILURE)    XXIPNF  126.0   102 62  82
2   DSID #DSBCG2058 TAG #362783 EXHAUST SYSTEM. U...    0   CLOGGED, PLUGGED WITH FOREIGN MATERIAL, DIRT/D...   USDVDR  118.0   102 62  82
3   INTERMITTENT PROBL  20943   SPECIAL (NO FAILURE)    XXIPNF  97.0    102 62  82
4   CAMPAIGN    19134   CAMPAIGN    USSCR1  315.0   102 62  82

我试图预测课程FAILMODE。 FAILMODE中只有122个唯一值。那些是我的课程。

基于行中的所有其他数据，我希望有一个单热矩阵，甚至类本身也是我的测试集上计算的产物。这是我目前的代码 -

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
Using Theano backend.

faults_testing = faults[:14843]
faults_training = faults[14844:]

model = Sequential()
model.add(Dense(len(faults.FAILMODE.unique()) + 20, input_dim=len(faults_training), init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(len(faults_training), init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(len(faults.FAILMODE.unique()), init='uniform', activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

这是教程所说的地方 -

model.fit(X, Y, nb_epoch=len(faults_training), batch_size=10)

我不知道X或Y是什么，所以我只是尝试了以下内容 -

model.fit(faults_training['FAILMODE'], faults_testing['FAILMODE'], nb_epoch=len(faults_training), batch_size=10)

导致此错误 -

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-54-e8765933cfb9> in <module>()
----> 1 model.fit(faults_training['FAILMODE'], faults_testing['FAILMODE'], nb_epoch=len(faults_training), batch_size=10)

ValueError: Error when checking model input: expected dense_input_1 to have shape (None, 34631) but got array with shape (34631L, 1L)

请彻底解答。谢谢！

Answer 1

常规神经网络（包括Keras顺序模型）仅接受数据（X）的浮点数和标签/类（Y）的int或单热编码。因此，您需要转换数据集以符合要求。那你可能想做什么：

将所有分类（字符串）值（例如CAMPAIGN / TRP，BNRBC1，XXIPNF）映射到浮点数（如果您可以规范化数据会更好）
将所有数据列（不包括标签列）放在X
将标签列（仅限1列）放入Y中，然后使用to_categorical转换为单热编码，例如Y = to_categorical(Y)
使用train_test_split X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33)
使用model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch=100, batch_size=10)训练模型。根据您对培训速度和准确性的预期，稍后调整nb_epoch和batch_size
使用scores = model.evaluate(self, X_test, Y_test, batch_size=10)

您还可以查看此文章，了解如何将分类数据转换为数字http://fastml.com/converting-categorical-data-into-numbers-with-pandas-and-scikit-learn/

使我的数据适合Keras顺序模型和密集层并产生输出

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