使用model.predict()时出现TypeError: Passing a set as an indexer is not supported. Use a list instead.
时间: 2024-04-29 19:26:05 浏览: 32
这个错误通常发生在你尝试把一个集合类型作为索引传递给 `predict()` 方法时。该方法只支持传递列表类型的索引。你可以将这个集合转换为列表,然后再传递给 `predict()` 方法。例如,如果你想把一个集合类型的索引 `index_set` 传递给 `predict()` 方法,你可以使用以下代码进行转换:
```
index_list = list(index_set)
model.predict(index_list)
```
这样你就可以成功地调用 `predict()` 方法了。
相关问题
为什么我在使用model.predict时,出现AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'predict'的报错
这个错误通常出现在你使用了错误的模型对象。在使用model.predict进行预测之前,你需要确保你正确地加载了你的模型,并且已经编译了模型(使用model.compile()函数)。另外,你还要确保你正在使用正确的模型对象进行预测,因为其他类型的对象可能没有predict()函数。最后,确保你的输入数据与模型期望的形状和类型匹配。如果你仍然无法解决这个问题,可以尝试查看完整的错误消息和堆栈跟踪,以便更好地理解问题所在。
fl_score(y_test,predict) TypeError: 'numpy.float64' object is not callable
这个错误提示表明在调用 `fl_score` 函数时,发生了类型错误。具体来说,可能是因为你在代码中使用了 `fl_score` 作为一个函数名或变量名,而这个变量名已经被赋值为一个 `numpy.float64` 类型的对象,所以当你尝试调用它时就会发生类型错误。
要解决这个问题,你需要检查你的代码,确保没有将 `fl_score` 变量名重复赋值为其他类型的对象。如果检查后仍然无法解决问题,你可以尝试在调用 `fl_score` 函数之前,重新定义或重新导入这个函数。