File D:\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\training.py:182 in train for i in range(start_iteration, num_boost_round): TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer

这个错误通常是因为 `num_boost_round` 参数传递了一个浮点数，但是XGBoost要求这个参数必须是整数类型。可以通过将 `num_boost_round` 参数强制转换为整数来解决这个问题。可以尝试将 `num_boost_round` 参数修改为 `int(num_boost_round)`，即强制将其转换为整数类型。如果还是出现错误，可以检查其他代码中是否存在将 `num_boost_round` 参数设置为浮点数的情况。

相关问题

ValueError: in user code: File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1160, in train_function * return step_function(self, iterator) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1146, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1135, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 994, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1052, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 152, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 272, in call ** return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 1990, in categorical_crossentropy return backend.categorical_crossentropy( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5529, in categorical_crossentropy target.shape.assert_is_compatible_with(output.shape) ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 62) are incompatible

这个错误是由于模型的输出形状与目标数据的形状不匹配导致的。

根据错误信息，模型的输出形状是(None, 1)，而目标数据的形状是(None, 62)。这表示模型输出的每个样本都是一个形状为(None, 1)的张量，而目标数据的每个样本都是一个形状为(None, 62)的张量。

你可以尝试调整模型的输出层，使其输出与目标数据的形状匹配。或者，你可以修改目标数据的形状，使其与模型的输出形状匹配。这取决于你的具体需求和数据。

如果你需要进一步的帮助，请提供更多关于你的模型和数据的信息，我将尽力提供更准确的解决方案。