Failed to find data adapter that can handle input: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'str'>"})

这个错误通常发生在使用 Keras 进行模型训练时，是因为输入数据的格式不符合 Keras 模型的要求。具体来说，这个错误提示表示 Keras 找不到适合处理 Pandas DataFrame 类型数据的数据适配器。

为了解决这个问题，你需要将 Pandas DataFrame 转换成 Keras 模型所需的数据格式。一种常见的方法是使用 Pandas 的 `to_numpy()` 方法将 DataFrame 转换为 Numpy 数组，然后再将 Numpy 数组作为模型的输入数据。例如：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将 DataFrame 转换为 Numpy 数组
x = data.iloc[:, :-1].to_numpy()
y = data.iloc[:, -1].to_numpy()

# 构建 Keras 模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=x.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=10, batch_size=32)

这段代码首先读取了一个 CSV 文件，然后将其转换为 Numpy 数组 `x` 和 `y`，分别作为模型的输入和输出数据。然后使用 `Sequential` 类构建了一个简单的神经网络模型，并调用 `compile` 方法配置了模型的损失函数、优化器和评价指标。最后使用 `fit` 方法训练模型。