cv_results = model_selection.cross_validate( estimator=optimizer, X=data, y=labels, cv=model_selection.StratifiedKFold(n_splits=validation_cv, shuffle=True), scoring=scoring_metrics, return_estimator=True, )解释

这段代码是使用交叉验证（cross-validation）对一个机器学习模型进行评估和选择超参数的过程。具体来说，代码中使用了 `model_selection.cross_validate()` 函数，该函数可以对一个模型在多个评价指标上进行交叉验证，并返回每个指标的平均值和标准差等统计信息。

参数 `estimator` 指定了要评估的模型，参数 `X` 和 `y` 分别表示输入数据和对应的标签。参数 `cv` 指定了交叉验证的策略，这里使用了分层抽样（StratifiedKFold），将数据集划分成若干个子集进行训练和验证。参数 `scoring_metrics` 则指定了要评估的指标，可以是一个或多个评价函数。参数 `return_estimator` 表示是否返回每个交叉验证模型的估计器。

该代码的输出结果是一个字典（`cv_results`），其中包含了各个指标的平均值、标准差、每个交叉验证模型的得分等信息。

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ValueError Traceback (most recent call last) Input In [35], in <cell line: 2>() 1 scores, values = [], [] 2 for education in education_list: ----> 3 score, y = predict(data, education) 4 scores.append(score) 5 values.append(y) Input In [32], in predict(data, education) 13 # model 训练 14 model = LinearRegression() ---> 15 model.fit(x, y) 16 # model 预测 17 X = [[i] for i in range(11)] File D:\big data\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py:662, in LinearRegression.fit(self, X, y, sample_weight) 658 n_jobs_ = self.n_jobs 660 accept_sparse = False if self.positive else ["csr", "csc", "coo"] --> 662 X, y = self._validate_data( 663 X, y, accept_sparse=accept_sparse, y_numeric=True, multi_output=True 664 ) 666 if sample_weight is not None: 667 sample_weight = _check_sample_weight(sample_weight, X, dtype=X.dtype) File D:\big data\lib\site-packages\sklearn\base.py:581, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 579 y = check_array(y, **check_y_params) 580 else: --> 581 X, y = check_X_y(X, y, **check_params) 582 out = X, y 584 if not no_val_X and check_params.get("ensure_2d", True): File D:\big data\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:964, in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, estimator) 961 if y is None: 962 raise ValueError("y cannot be None") --> 964 X = check_array( 965 X, 966 accept_sparse=accept_sparse, 967 accept_large_sparse=accept_large_sparse, 968 dtype=dtype, 969 order=order, 970 copy=copy, 971 force_all_finite=force_all_finite, 972 ensure_2d=ensure_2d, 973 allow_nd=allow_nd, 974 ensure_min_samples=ensure_min_samples, 975 ensure_min_features=ensure_min_features, 976 estimator=estimator, 977 ) 979 y = _check_y(y, multi_output=multi_output, y_numeric=y_numeric) 981 check_consistent_length(X, y) File D:\big data\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:746, in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator) 744 array = array.astype(dtype, casting="unsafe", copy=False) 745 else: --> 746 array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype) 747 except ComplexWarning as complex_warning: 748 raise ValueError( 749 "Complex data not supported\n{}\n".format(array) 750 ) from complex_warning ValueError: could not convert string to float: '若干'

这个错误通常表示你的代码中有一个字符串无法转换为浮点数，具体来说，出现了无法将“若干”字符串转换为浮点数的错误。请检查你的代码中的数据类型是否正确，确保所有数据都是浮点数或可以转换为浮点数的格式。你需要将数据集中的“若干”字符串转换为数字或删除这些数据。如果你不能删除这些数据，请使用数据清洗技术将它们转换为浮点数或其他可以使用的格式。

filepath = "model.h5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_top_3_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_top_3_accuracy', factor=0.5, patience=2, verbose=1, mode='max', min_lr=0.00001) callbacks_list = [checkpoint, reduce_lr] history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train,y_train, batch_size=batch_size), class_weight=class_weights, validation_data=(x_validate,y_validate),steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, epochs=10, verbose=1, callbacks=callbacks_list)这一段代码为何会报错ValueError: Shapes (None, None) and (None, 100, 125, 7) are incompatible

根据错误提示，该代码段中存在输入数据的维度不匹配问题。具体来说，模型在某个层中期望得到的输入张量的形状为 `(None, None)`，但实际得到的输入张量的形状为 `(None, 100, 125, 7)`，因此两者不兼容。

这种情况通常是由于模型定义中某个层的输入形状与实际输入数据的形状不匹配所导致的。您可以检查模型定义中各层的输入和输出形状是否正确，并确保它们与实际输入数据的形状相匹配。此外，您还可以检查数据预处理或数据增强的过程是否有误，导致输入数据的形状与预期不符。