import pandas as pd
import tensorflow as tf
PREDICTORS = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Embarked"]
TARGET = ["Survived"]
def load_file(path):
data = pd.read_csv(path)
data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].mean())
data["Sex"] = data["Sex"].apply(lambda sex: 1 if sex == "male" else 0)
data["Embarked"] = data["Embarked"].fillna("S")
data.loc[data["Embarked"] == "S", "Embarked"] = 0
data.loc[data["Embarked"] == "C", "Embarked"] = 1
data.loc[data["Embarked"] == "Q", "Embarked"] = 2
data["Fare"] = data["Fare"].fillna(data["Fare"].mean())
return data
train, test = load_file("../input/train.csv"), load_file("../input/test.csv")
train.head()
test.head()
train_x_data = train.loc[:, ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Embarked"]]
print(train_x_data.head())
test_x_data = test.loc[:, ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "Embarked"]]
print(test_x_data.head())
train_y_data = train.loc[:, "Survived"]
print(train_y_data.head())
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7])
Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
W = tf.Variable(tf.random_normal([7, 1]), name='weight')
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias')
hypothesis = tf.matmul(X, W) + b
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - Y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=1e-5)
train = optimizer.minimize(cost)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for step in range(2001):
sess.run(train, feed_dict={X:train_x_data, Y:train_y_data})
привет, ребята
Я новичок в Kaggle
И попробуйте «Титаник учебник» на этом сайте (https://www.kaggle.com/c/titanic)
Моя проблема - последний код источника (sess.run (train, feed_dict = {X: train_x_data, Y: train_y_data})) <- эта часть! </p>
Компьютерная ошибка говорит, что у меня есть проблема в feed_dict при использовании формы
Я использовал [Нет, 7] форму, которую вы можете видеть в источнике, и у меня нет проблемы.
Может кто-нибудь помочь мне решить проблему ??