многослойная совместимость оценок - PullRequest
Новая
       11

многослойная совместимость оценок

0 голосов
/ 05 сентября 2018

Я пытаюсь реализовать совместимость с несколькими метками с помощью API оценки тензорного потока, но выдает следующее сообщение об ошибке: 

ValueError: Labels dtype should be integer. Instead got <dtype: 'float64'>.

Я добавил еще один столбец меток для данных радужной оболочки, поэтому теперь у меня есть столбцы видов и цветов соответственно. Цель состоит в том, чтобы классифицировать по данным ириса виды (Setosa, Versicolor, Virginica) и цвет (красный, зеленый, желтый). Количество классов, используемых в модели, равно 6.

Вот данные, которые вводятся (индекс 0-3: особенности, индекс 4-5: соответствующий вид и цвет: 

5.9,3.0,4.2,1.5,1,0

Ниже приведена часть, где выполняются метки и функции: 

if len(label_column_names) > 1:
            label_size = len(label_column_names)
            self._labels_from_data= data.pop(label_column_names[0])
            for n in range(1, label_size):
                self._labels_from_data = pandas.concat([self._labels, data.pop(label_column_names[n])])
            self._features_from_data = data
else:
            self._features_from_data, self._labels_from_data = data, data.pop(label_column_names[0])

В моем предположении проблема связана с логитами модели, потому что метки, которые подаются, имеют формат Nan, что кажется странным, потому что все метки установлены в int. По крайней мере, было бы здорово, если бы мне нужна была идея, как решить проблему.

...