【发布时间】：2020-12-16 01:13:01
【问题描述】：
我正在尝试构建用于分类的神经网络。我对所有数据进行了预处理，它看起来像这样： 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 2 强> 0.12436986167881312 -0.426405420419126 1
虽然一切看起来都不错，数据类型是 int 或 float，但我仍然收到以下错误：
File "C:\Users\spark\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\core.py", line 1002, in build
'dtype %s' % (dtype,))
TypeError: Unable to build `Dense` layer with non-floating point dtype <dtype: 'string'>
大多数特征是虚拟的或由标准缩放器缩放它们是浮点数。并且为了确保我检查了最后一列和第四列的数据类型（它们是 Bold 中的整数），它们也是整数。所以..
为什么会出现这个错误？我该如何解决这个问题。
下面是我正在使用的代码：
X = dataset.iloc[:, 1:].values
y = dataset.iloc[:, 0].values
pred_set = prediction_set.values
temp_dataset = np.concatenate([X, pred_set], axis=0)
'''Encoding Features'''
index_list = [1,2,4,6,7]
reverse_index = []
for i in range(len(index_list)):
reverse_index.append(index_list[i]-temp_dataset.shape[1])
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
for i in range(len(reverse_index)):
index = reverse_index[i]
ct = ColumnTransformer(transformers = [('encoder', OneHotEncoder(), [index])], remainder = 'passthrough')
temp_dataset = ct.fit_transform(temp_dataset)
X = temp_dataset[:891]
pred_set = temp_dataset[891:]
'''Train - Test split'''
from sklearn.model_selection import train_test_split
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)
'''Feature scaling'''
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
Xtrain[:, (-2,-3)] = sc.fit_transform(Xtrain[:, (-2,-3)])
Xtest[:, (-2,-3)] = sc.transform(Xtest[:, (-2,-3)])
pred_set[:, (-2,-3)] = sc.transform(pred_set[:, (-2,-3)])
Xtrain.astype(float)
Xtest.astype(float)
pred_set.astype(float)
import tensorflow as tf
classifier = tf.keras.models.Sequential()
classifier.add(tf.keras.layers.Dense(units= 20, activation='relu'))
classifier.add(tf.keras.layers.Dense(units= 20, activation='relu'))
classifier.add(tf.keras.layers.Dense(units= 1, activation='sigmoid'))
classifier.compile(optimizer='adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
classifier.fit(Xtrain, ytrain)
【问题讨论】：
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不，先生！这个问题有图像数据，我有数字数据。我实际上试图将 int 列转换为浮点数：
df[-1].astype(float)但它显示错误int obj has no attribute astype -
@AustinSpark 只是一个旁注，为什么要在拆分后进行缩放？由于训练/测试拆分可能存在差异，这可能会导致一些问题，缩放器最终可能会导致数据集的两个部分的比例略有不同，您应该在拆分之前执行此操作。对于您可能对数据集的两个部分重复的任何其他操作相同，请在拆分之前执行此操作。如果不出意外，您可以节省时间和代码行:)
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我在机器学习课程中了解到，如果不这样做，则应该在拆分数据 bcos 后进行缩放，否则可能会出现所谓的信息泄漏。你知道这很有意义..如果你与 Xtest 一起缩放，缩放器是不同的。而如果您先缩放 train 然后应用
transformmethod 则不考虑 Xtest 它只会根据 Xtrain 的缩放器进行缩放。 -
哦，我没有注意到它是 fit_transform 和 transform，我的错，绝对有道理，对原始问题有任何更新吗？
标签： python machine-learning scikit-learn data-science