Ich habe Daten, die in einer CSV-Datei strukturiert sind. Ich möchte in der Lage sein vorherzusagen, ob Spalte 1 eine 1 oder 0 ist, wenn alle anderen Spalten angegeben sind. Wie gehe ich zum Training des Programms (vorzugsweise unter Verwendung von Neuronalen Netzen), um alle gegebenen Daten zu verwenden, um diese Vorhersage zu treffen. Gibt es Code, den mir jemand zeigen kann? Ich habe versucht, es füttern numpy.ndarray , FIF0Que (Entschuldigung, wenn ich falsch geschrieben habe), und ein DataFrame ; nichts hat noch funktioniert. Hier ist der Code, den ich laufen lasse, bis ich den Fehler bekomme -
An diesem Punkt stoße ich auf diesen Fehler -
%Vor%Jede Hilfe wird sehr geschätzt. Alles, was ich tun muss, ist vorherzusagen, ob Spalte 1 eine 1 oder 0 sein wird. Auch wenn alles, was du tust, ist, mich über diesen einen Fehler hinweg zu bringen, sollte ich es von dort aus nehmen können.
EDIT: So sieht der CSV aus, wenn ich ihn drucke.
%Vor%Ich versuche die erste Spalte vorherzusagen.
Der folgende Code liest eine CSV-Datei und erstellt ein Tensorflow-Programm. Das Beispiel verwendet den Iris-Datensatz, da dies ein aussagekräftigeres Beispiel ist. Allerdings sollte es wahrscheinlich auch für Ihre Daten funktionieren.
Bitte beachten Sie, dass die erste Spalte [0,1 oder 2] ist, da es 3 Arten von Iris gibt.
%Vor%Ich hoffe, das hilft.
Sie müssen nur eine Eingabe angeben, die Ihrer x, y_ Form entspricht.
%Vor%Also anstelle von data.train.next_batch (100) erstelle und verwende eine Funktion "my_csv_batch (count)", die ein Array von shape zurückgibt [[count, 11], [count, 2]] Die erste Menge von Arrays ist Ihr x und das nächste sind Ihre y_s Etiketten
my_csv_batch gibt einen Stapel (möglicherweise stochastisch erzeugt, wenn Sie viele Daten haben) aus Ihrer CSV-Datei zurück.
Übrigens, du wirst auch etwas ähnliches brauchen, um deine Bewertung zu machen. Sie müssen einen Batch von Daten und Labels ähnlich generieren.
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