從 Sklearn 獲得訓練和測試集后，如何將 model 放入 Keras

Question

我是機器學習的新手，我想弄清楚在從 Sklearn 進行火車測試拆分后如何將數據輸入 model。 現在這就是我在數據准備階段所擁有的。

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()

我將它們設置為我認為插入 model.fit() function 所必需的所有 numpy。我的 model.fit() function 看起來像這樣：

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

然后我收到這樣的錯誤：

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

我有什么遺漏或做錯了嗎？

Answer 1

如錯誤所示，嘗試使用input_shape如下：

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