У меня есть последовательная модель, которая обучается и успешно компилируется, но при запуске прогнозирования возникает ошибка, как указано в заголовке.
np.seterr(divide='ignore')
# Numpy arrays
X_train, X_test, Y_train, Y_test = Prepr_data.process()
model = Sequential([
Dense(32, input_shape=(84,)), Activation('relu'),
Dense(11), Activation('softmax')
])
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, Y_train, epochs=15, batch_size=91)
pred = model.predict(X_test, Y_test)
print(pred)
X-массивы содержат независимые переменные, а Y-массивы содержат зависимую переменную.То есть Y-массивы содержат метки, которые я пытаюсь предсказать, а X - остальные данные.Все четыре массива являются массивами одинаковой длины.Все имеющиеся данные имеют горячее кодирование (всего 84 столбца в X, 11 в Y).Все данные относятся к типу dat float64.
Я новичок в ML, так что, может быть, это очень тривиальная проблема, которую я упускаю из виду ... любая помощь приветствуется!