这个错误怎么修改呢keyword argument 'epochs'

Question

怎么修改代码中的错误呢

标准化特征

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_val = scaler.transform(X_val)
X_test = scaler.transform(X_test)

训练模型

history =mlp.fit(X_train, y_train,epochs=50,batch_size=10, validation_split=0.2)

在验证集上评估模型性能

score = mlp.score(X_val, y_val)
print(f'验证集的准确性: {score:.4f}')

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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在Python的机器学习库中，例如使用Keras或Scikit-learn，epochs参数确实是用来指定训练模型时迭代数据集的次数。根据你提供的代码片段，你似乎在使用Keras的fit方法来训练一个多层感知器（MLP）模型。Keras是TensorFlow的一部分，所以如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，代码应该看起来像这样：

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_val = scaler.transform(X_val)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练模型
history = mlp.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=10, validation_split=0.2)

# 在验证集上评估模型性能
score = mlp.evaluate(X_val, y_val)  # 注意这里应该是evaluate而不是score
print(f'验证集的准确性: {score[1]:.4f}')  # 假设score[1]是准确率

请注意以下几点：

1. 确保mlp是一个已经初始化的Keras模型实例。
2. epochs参数在mlp.fit方法中已经正确使用，所以不需要修改。
3. mlp.score方法在Keras中并不存在，正确的方法是mlp.evaluate，它返回一个包含损失值和准确率的列表。在打印准确率时，需要从返回值中索引准确率（通常是第二个元素）。

如果你使用的是Scikit-learn的MLP模型，那么epochs参数的使用方式可能不同，但根据你提供的代码，看起来更像是Keras。

如果你遇到具体的错误信息，请提供错误信息的文本，这样我可以更准确地帮助你解决问题。