如何重塑我的 nupy 数组，以在 Keras 中进行有效预测

Question

我训练了我的 n 网络，一切正常，除了我不知道如何格式化我的数据以对不在训练和测试集中的数据进行预测。

• 我加载了 csv 数据。

• 我把它分成训练集和测试集，一切都很好

   x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0)
  \n\n
   bestmodel.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=5)

  我得到了 97% 的acc。 为了

  打印（类型（x_test））打印（x_test.dtype）打印（x_test.shape）

我有类似的输出

class 
'numpy.ndarray'
float64
(905, 14)

我做了我自己的例子，

 z = np.array([1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1]).astype(float)

    np.reshape(z, (14,)) 

但是当我尝试

bestmodel.predict(z)

我有错误

 Raceback（最近一次通话）：\n  文件“/home/administrator/PycharmProjects/BankMarketinData/main.py”，第 81 行，在 \n    主要的（）\n  文件“/home/administrator/PycharmProjects/BankMarketinData/main.py”, line 76, in main\n    分数 = bestmodel.predict(z)\n  文件“/home/administrator/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py”，第1149行，在预测中\n     x, _, _ = self._standardize_user_data(x)\n  文件“/home/administrator/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py”，第 751 行，在 _standardize_user_data\n    异常前缀='输入')\n  文件“/home/administrator/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_utils.py”，第138行，在standardize_input_data\n     str(data_shape))\n ValueError：检查输入时出错：预期dense_1_input 具有形状(14,) 但得到形状为(1,) 的数组

你能帮我重塑和格式化这个 z 表，我可以用它来预测吗？

Answer 1

您需要添加值为 1 的批次维度：

z = np.array([1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1]).astype(float)
# z.shape is (14,)
z = np.expand_dims(z, axis=0)
# z.shape is now (1, 14)

bestmodel.predict(z)