原代码是基于序列的LSTM二分类代码（已经跑通）现在提取了序列的物理性质得到具体的数字信息，打算做一个多层感知机分类。在测试集形状定义出现了点问题
数据处理和代码截图所示（完整代码可私拿，解决有偿！！）
原始数据 0 1二 分类
自己提取后处理的数据
基础代码上修改（#）
代码示例 改后的数据能 跑出训练集 测试集 报的问题
3条回答 默认 最新
AlanMax 2021-05-30 18:38关注pd读取出来的数据没有进行正确处理。可以私聊具体解决下，有意请采纳
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- 2021-05-30 11:43回答 3 已采纳 pd读取出来的数据没有进行正确处理。可以私聊具体解决下，有意请采纳
- 2022-03-19 21:27回答 3 已采纳 是不是安装的模块版本不对
- 2023-03-06 16:43回答 8 已采纳 这个可以有，你把数据集发给我吧
- 2021-03-21 23:53keras人工智能构建多层感知器诊断印第安糖尿病,包含数据集和代码以及注释
- 2021-06-18 20:41回答 2 已采纳 应该是这个吧，你训练之后得到的模型是H，prediction = H.predict(img)
- 2023-03-05 18:39回答 2 已采纳 尝试一下调整参数吧，或者加层数试试
- 2023-03-04 11:08回答 2 已采纳 这种情况可能是由于模型在训练过程中出现了过拟合的现象。过拟合通常是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳的情况。在训练过程中，模型过度适应了训练集的噪声和特定的样本，从而导致了 val_los
- 2022-07-01 12:00阡之尘埃的博客 Keras，多层感知机，神经网络，深度学习，K着交叉验证，模型存储
- 2022-01-22 17:02回答 1 已采纳 python -m pip show keras显示是什么版本？
- 2023-02-01 14:57回答 2 已采纳 这个错误是由于Keras在TensorFlow 2.0之后的版本中不再支持内部API。这个问题可以通过使用默认的TensorFlow后端来解决。可以在代码中添加以下行来设置后端： import ten
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2021-10-01 14:33使用keras作为框架搭建神经网络，多层感知机对糖尿病数据集进行预测。
- 2022-07-20 17:13回答 3 已采纳 重新建个环境把，最省时间的办法了，tensorflow在环境中报错了，后面就算解决了还会继续报错，非常不好解决
- 2022-05-04 15:50CC‘s World的博客 从编写一个最简单的 多层感知机 （Multilayer Perceptron, MLP），或者说 “多层全连接神经网络” 开始，介绍 TensorFlow 的模型编写方式。在这一部分，我们依次进行以下步骤： 使用 tf.keras.datasets 获得数据集...
- 2023-06-04 10:03JasonH2021的博客 本文主要简单介绍了多层感知机的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，python示例和模型的参数等。
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