Я пытаюсь подобрать модель здесь, но дело в том, что каждый раз, когда я подгоняю модель, мое ядро умирает, я пробовал любой другой метод, но он не работал.
Я думаю, что может быть возможность установить две версии Python, но я не знаю, как это исправить или даже проверить.
Также я использую MAC
Я попытался обновить переустановить все
#Importing libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder,StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score
from keras.layers import Dense
import keras
from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
#Importing Datasets
dataset=pd.read_csv('Churn_Modelling.csv')
X=dataset.iloc[:,3:13].values
y=dataset.iloc[:,13].values
#Data preprocessing
le1=LabelEncoder()
X[:,1]=le1.fit_transform(X[:,1])
le2=LabelEncoder()
X[:,2]=le2.fit_transform(X[:,2])
h1=OneHotEncoder(categorical_features=[1])
X=h1.fit_transform(X).toarray()
X=X[:,1:]
#Splitting Dataset
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0)
#Feature Scaling
sc=StandardScaler()
X_train=sc.fit_transform(X_train)
X_test=sc.transform(X_test)
#Making ANN hidden layer
classifier=keras.models.Sequential()
classifier.add(Dense(units=6,activation="relu",kernel_initializer="uniform",input_shape=(11,)))
#Adding second hidden layer
classifier.add(Dense(units=6,activation='relu',kernel_initializer='uniform'))
#Adding output layer
classifier.add(Dense(units=1,activation='sigmoid',kernel_initializer='uniform'))
#Compiling ANN
classifier.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
До сих пор это работает как брелок с некоторыми предупреждениями
#Making predictions and evaluating it
classifier.fit(X_train,y_train,epochs=100,batch_size=10)
Но когда я выполняю это, он показывает
An error ocurred while starting the kernel
b''
Кто-нибудь знает, как это решить?