机器学习keras中regressor

Question

grid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY))
在运行这段代码的过程中遇到了问题，一直找不到解决方案
TypeError: build_model() got an unexpected keyword argument 'validation_data'

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Keras中，KerasRegressor 是一个用于回归任务的Estimator，它接受一个函数（build_fn 参数）来构建模型。然而，validation_data 是一个可选参数，用于在训练过程中提供验证数据集。如果你在调用 build_model() 时尝试传递 validation_data，这将被视为额外的、build_model() 不期望的参数。

看起来你可能是在 build_model 函数中试图设置 validation_data，但这是不正确的。validation_data 应该在创建 KerasRegressor 实例时设置，而不是在 build_model 中。

确保你在创建 KerasRegressor 时这样设置：

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

def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=1, input_dim=X_train.shape[1]))  # 假设 X_train.shape[1] 是输入特征的数量
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# 创建并配置 KerasRegressor
grid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model, verbose=1, validation_data=(testX, testY))

这里，我们在 KerasRegressor 的初始化时直接传入了 (testX, testY)，而不是在 build_model 函数内部设置。这样应该可以解决你的 TypeError。如果你的 testX 和 testY 变量没有定义，你需要先确保它们已经被正确地初始化。