Это мой код, я получаю сообщение об ошибке, даже когда я сделал one-hot encoding, но это не сработало для меня.
Пожалуйста, сообщите мне, у меня есть список последовательностей белков в одном столбце файла CSV,а во 2-м столбце их структуры с именем a, ab, b
df= pd.read_csv('/home/alpha/mk fyp/whole/DATASET2.csv',names=('X1','Y'),delimiter=',')
X1=df.iloc[:,0].values
Y=df.iloc[:,1:2].values
def convert(sequence):
for item in sequence:
try:
yield float(item)
except ValueError as e:
yield item
a = [[item for item in convert(sublist)] for sublist in X1]
X = np.array(a)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y, test_size=0.20)
# define a simple CNN model
def baseline_model():
# create model
model = Sequential()
model.add(Dense(input_dim = 1, units = 10, activation='relu', kernel_initializer='uniform'))
model.add(Dense(1, activation='relu'))
# Compile model
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
# build the model
model = baseline_model()
# Fit the model
model.fit(X, Y, validation_data=(X1, Y), epochs=10, batch_size=200)
# Final evaluation of the model
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("CNN Error: %.2f%%" % (100-scores[1]*100))