Question

似乎有很多similar questions，但我无法解决我的问题。

有一个数据集，它具有15个特征（列）和一个我要预测的相关二进制特征。

我做了所有准备工作：

features = df.iloc[:,:-1]
result = df.iloc[:,-1]

# Splitting the dataset into the Training set and Test set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, result, test_size = 0.2, random_state = 0)

# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

检查X_train和y_train的大小：

X_train.shape

返回（3392，15）还有

Y_train.shape

返回（3392，）

Y_train是一个数组：array（[0，1，0，...，0，0，0]）

然后我建立一个网络：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

classifier = Sequential()

classifier.add(Dense(units = 8, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu', input_dim= X_train[0].shape)) # 8 units because (15 features + 1 to forecast) / 2 
# Adding the second hidden layer
classifier.add(Dense(units = 8, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'relu'))
# Adding the output layer
classifier.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = 'uniform', activation = 'sigmoid'))
# Compiling the ANN
classifier.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
# Fitting the ANN to the Training set
classifier.fit(X_train, y_train, batch_size = 10, epochs = 100)

并收到一条错误消息： ValueError：检查输入时出错：预期density_1_input的形状为（11，），但数组的形状为（15，）

我不明白为什么它期望形状为11（此数字在我的代码中没有使用）。在此处发布的类似问题中，问题通常来自错误地指定训练集的大小（例如零而不是要素数量之多）。但我显然是通过编写将正确的数字传递给第一层

input_dim= X_train[0].shape

我也可以写为

input_dim= 15

具有相同的结果。

我在做什么错了？

P.S。我还认为问题出在y_train上，并且这样做：

y_train = y_train.reshape(3392,1)

但没有效果。

Answer 1

更改此

X_train[0].shape

对此

X_train.shape[1]

获取矩阵中的列数。

Keras输入层的问题：预期density_1_input的形状为（11，），但数组的形状为（15，）

1 个答案: