这段程序中,将X形状改为(5,m)X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征,T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签
时间: 2024-02-20 20:01:52 浏览: 21
如果要将X的形状改为(5, m),可以使用reshape函数。假设原来X的形状为(20, m),需要将其改为(5, m)的形状,可以按照以下方式修改代码:
```
X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T.reshape(5, -1)
Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T
```
其中,reshape函数的参数分别是新的形状,-1表示根据数据自动计算该维度的大小。这样就可以将X的形状改为(5, m)了,Y的形状不需要改变。
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X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征,T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签 如何将维数改成5
如果要将X和Y的维数都改为5,可以使用numpy的reshape函数。假设原来X和Y的形状分别为(20, m)和(3, m),需要将其改为(5, 4, 1, m, 1)的形状,可以按照以下方式修改代码:
```
X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T.reshape(5, 4, 1, -1, 1)
Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T.reshape(5, 1, 1, -1, 1)
```
其中,reshape函数的参数分别是新的形状,-1表示根据数据自动计算该维度的大小。这样就可以将X和Y的维数都改为5了。
wine_data=pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv') data=wine_data.iloc[:,1:] target=wine_data.iloc[:,0] data1=wine_data.iloc[:,1:333] data2=wine_data.iloc[:,333:] y_known = data1=wine_data.iloc[:,1:333] y_unknown = data2=wine_data.iloc[:,333:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1])) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=300)错误在哪
这段代码有一个错误:在定义y_known时,代码重复赋值了y_known和data1,导致y_known的取值与实际意图不符。下面是修改后的代码:
```
wine_data = pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv')
data = wine_data.iloc[:,1:]
target = wine_data.iloc[:,0]
data1 = wine_data.iloc[:,1:333]
data2 = wine_data.iloc[:,333:]
y_known = wine_data.iloc[:,0] # 修改此行代码
y_unknown = data2
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1)
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1]))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=300)
```
修改后的代码将y_known的取值设为全部数据的第0列,即目标变量列。