从 Sklearn 获得训练和测试集后，如何将 model 放入 Keras

Question

我是机器学习的新手，我想弄清楚在从 Sklearn 进行火车测试拆分后如何将数据输入 model。 现在这就是我在数据准备阶段所拥有的。

x_train, x_test, y_train, y_test =train_test_split(db[predictors], db["default.payment.next.month"], test_size=.2)
x_train= x_train.to_numpy()
x_test = x_test.to_numpy()
y_train = y_train.to_numpy()
y_test = y_test.to_numpy()

我将它们设置为我认为插入 model.fit() function 所必需的所有 numpy。我的 model.fit() function 看起来像这样：

history = model.fit(x_train, 
                   y_train, 
                   epochs=20, 
                   batch_size=512,
                   validation_data=(x_val, y_val))

然后我收到这样的错误：

ValueError: Input 0 of layer "sequential_5" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 10000), found shape=(None, 5)

我有什么遗漏或做错了吗？

Answer 1

如错误所示，尝试使用input_shape如下：

model.add(layers.Dense(16, activation = 'relu', input_shape=(5,)))