出现报错KeyError: 'label'

这个报错通常是因为你的数据中没有`label`这个键。在训练模型时，通常需要提供带有`label`的数据来进行监督学习。请确保你的数据中包含了`label`键以及对应的标签值。如果你使用的是一些已经存在的数据集，可以查看数据集的文档或者代码示例来确定正确的键名。如果你自己创建了数据集，那么需要确保在处理数据时正确地添加了`label`键。

相关问题

plt.plot(N, H.history["acc"], label="train_acc") 报错KeyError: 'acc'

这个错误通常发生在Keras中，表示在训练过程中没有记录准确率（accuracy）的历史数据。这可能是因为在模型训练时没有指定记录准确率，或者记录准确率时使用了错误的字典键名。

如果您在训练模型时没有指定记录准确率，可以通过在模型编译时添加`metrics=["accuracy"]`来指定：

model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

如果您已经指定了记录准确率，但仍然遇到此错误，请确保在训练模型时使用了正确的字典键名来记录准确率。在Keras中，通常使用`history`字典来记录训练过程中的指标数据。例如，如果您使用`model.fit()`来训练模型，可以通过以下方式访问训练过程中的准确率数据：

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))
train_acc = history.history["accuracy"]
val_acc = history.history["val_accuracy"]

请注意，如果您使用了其他的回调函数来记录准确率，可能需要使用不同的字典键名来访问准确率数据。

这个 label_map = {'positive': 1,'negative': -1,'uncertainty': 0} labels是1,-1,和0，但是总给我报错KeyError: 1 怎么回事

根据你提供的 `label_map` 字典的定义，它将 'positive' 映射到 1，'negative' 映射到 -1，'uncertainty' 映射到 0。

然而，根据你描述的错误信息 `KeyError: 1`，看起来发生了一个键错误。这意味着在尝试使用 `label_map` 字典的时候，没有找到键为 1 的映射。

根据你之前提到的 `labels` 是一个包含 1、-1 和 0 的列表，代码应该是这样的:

label_map = {'positive': 1, 'negative': -1, 'uncertainty': 0}
labels = [1, -1, 0]

mapped_labels = [label_map[label] for label in labels]

请确保 `labels` 列表中的元素与 `label_map` 字典中的键一致，以正确进行映射。如果仍然遇到问题，请检查一下输入数据是否正确。