Я пытаюсь создать простую нейронную сеть, и вы можете найти мой код ниже.Когда я запускаю его, я получаю сообщение об ошибке:
Traceback (most recent call last):
File "algosofleetNNkuantic2.py", line 41, in <module>
mlp.fit(X_train, y_train.values.ravel())
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values'
Не могли бы вы сказать мне, что я делаю неправильно и что мне нужно сделать, чтобы это исправить?Заранее спасибо.
Полный код:
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import csv
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
path = "C:\\Users\\YannickLECROART\\Desktop\\modeleimportMD.csv"
file = open(path, newline='')
reader = csv.reader(file)
#commandes pour ouvrir et lire un fichier CSV en tant que modele pour le classifieur
header = next(reader) #la 1ere ligne correspond au titre
modele_X = []
modele_Y = []
#on crée 2 variables que l'on va remplir des données des colonnes du fichier CSV importé pour le modèle
for row in reader: #on va associer les données des colonnes à des variables
param1 = float(row[0])
param2 = float(row[1])
param3 = float(row[2])
param4 = float(row[3])
param5 = float(row[4])
param6 = float(row[5])
resultat = str(row[6])
modele_X.append([param1,param2,param3,param4,param5,param6]) #on associe ensuite toutes les données collectées à la variable créée plus haut sans tenir compte de la dernière colonne qui correspond au résultat
modele_Y.append(resultat) #on associe les données venant de la dernière colonne résultat à la variable créée plus haut et non utilisée pour les prédictions mais utiles pour l'export CSV
le = preprocessing.LabelEncoder()
enc = LabelEncoder().fit(modele_Y)
Y_encode = enc.transform(modele_Y)
#print(Y_encode)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(modele_X, Y_encode, test_size = 0.20)
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10, 10), max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train.values.ravel())
predictions = mlp.predict(X_test)
print(predictions)
print(confusion_matrix(y_test,predictions))
print(classification_report(y_test,predictions))