我必须训练一个模型来对时间序列数据进行分类。该数据中有6个类,这就是为什么我使用单热编码器对其进行编码的原因。唯一的输入功能是“ ecg” 列,该列由行向量组成。数据看起来像这样;
ecg 0 1 2 3 4 5
0 [[0.1912, 0.3597, 0.3597, 0.3597, 0.3597, 0.35... 1 0 0 0 0 0
1 [[0.2179, 0.4172, 0.4172, 0.4172, 0.4172, 0.41... 1 0 0 0 0 0
2 [[0.1986, 0.3537, 0.3537, 0.3537, 0.3537, 0.35... 0 1 0 0 0 0
3 [[0.2808, 0.5145, 0.5145, 0.5145, 0.5145, 0.51... 0 1 0 0 0 0
4 [[0.1758, 0.2977, 0.2977, 0.2977, 0.2977, 0.29... 0 0 1 0 0 0
5 [[0.2183, 0.396, 0.396, 0.396, 0.396, 0.396, 0... 0 0 1 0 0 0
6 [[0.204, 0.3869, 0.3869, 0.3869, 0.3869, 0.386... 0 0 0 1 0 0
7 [[0.1695, 0.2823, 0.2823, 0.2823, 0.2823, 0.28... 0 0 0 1 0 0
8 [[0.2005, 0.3575, 0.3575, 0.3575, 0.3575, 0.35... 0 0 0 0 1 0
9 [[0.1969, 0.344, 0.344, 0.344, 0.344, 0.344, 0... 0 0 0 0 1 0
10 [[0.2312, 0.4141, 0.4141, 0.4141, 0.4141, 0.41... 0 0 0 0 0 1
11 [[0.1862, 0.3084, 0.3084, 0.3084, 0.3084, 0.30... 0 0 0 0 0 1
12 [[0.2605, 0.47, 0.47, 0.47, 0.47, 0.47, 0.3814... 1 0 0 0 0 0
13 [[0.2154, 0.3733, 0.3733, 0.3733, 0.3733, 0.37... 1 0 0 0 0 0
. . . . . . . .
. . . . . . . .
. . . . . . . .
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首先,我将数据框切片为具有 train_x 和 train_y;
train_x = final_dataset.iloc[:,0] #the only input feature is the first column
train_y = final_dataset.iloc[:,1:] # rest of the columns are class labels
在那之后,我创建了我的神经网络并在其中添加了层;
model = Sequential()
model.add(Dense(256, input_shape = (1,))) # there is only one input feature
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(256))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(128))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(6, activation='softmax'))
如上所述,我将input_shape
设置为1,因为只有一个输入功能是ecg
列。实际上,对我来说,这是令人困惑的部分,因为ecg
列的一行是这样的行向量,因此我无法选择输入形状;
[[0.1912, 0.3597, 0.3597, 0.3597, 0.3597, 0.35... ]]
所有这些之后,我开始训练我的模型;
adam = keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)
model.compile(optimizer = adam, loss = 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
model.fit(train_x,train_y,epochs = 500, batch_size = 32, validation_split = 0.3)
我已将categorical-crossentropy
用作损失函数。运行代码时,出现以下错误;
ValueError:设置具有序列的数组元素。
我对Keras相当陌生,因此我无法弄清楚是什么原因导致了该问题以及如何解决该问题。感谢您的任何帮助。
答案 0 :(得分:1)
错误1:输入的大小不是1,而是心电图列的大小(包含每个患者心电图值的列表的大小)
错误2:另外,您最后一个密集层的大小为3,这是错误的,因为您有6个类,它应该是6。