问题描述
我正在建立一个用于序列分类的 LSTM 模型。我的数据框如下所示：
| 序列号 | v1 | v2 |
|---|---|---|
| 1 | 一 | 2 |
| 1 | b | 3 |
| 1 | c | 4 |
| 2 | d | 7 |
| 2 | e | 8 |
| 2 | g | 10 |
如果我是对的，序列 ID 将代表批次大小。在这种情况下，时间步长为 3，特征为 2。 现在假设我想预测每批的标签。例如，我想预测序列 id 为 1 的批次的标签“真”。在这种情况下，我的输入形状为 (n,3,2) 但是每个批次只有一个标签？在这种情况下如何准备我的输入和输出数据？
目前我的输出是一个数组，每批包含 1 个标签，因此它只有我输入大小的 1/3。但是，这在训练模型时会返回错误：ValueError: Data cardinality is ambiguous： x 尺寸：127281 y 尺寸：42427
解决方法
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