Python Keras 中的字符串无法转换为浮点数

问题描述

我使用 Keras 处理 Pimas 数据集，它运行良好，因为我的类是二进制的（1 和 0）。但是当我对 Iris 数据集（3 个类：Iris-Setosa、Iris-vericolor 和 Iris-Virginica）使用相同的代码时，我收到错误，指出字符串类（例如 Iris-Setosa e.t.c）无法转换为浮点数。我是新手，希望有人能帮助我，谢谢。

这是我的导师网站上的代码，用于解决二元分类问题；

#import 库

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
...
...
# split into input (X) and output (y) variables
array = dataset.values
X = array[:,0:8]
y = array[:,8]
...
...
# define the keras model
model = Sequential()
model.add(Dense(12,input_dim=8,activation='relu'))
model.add(Dense(8,activation='relu'))
model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
...
...
# compile the keras model
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
...
...
# fit the keras model on the dataset
model.fit(X,y,epochs=150,batch_size=10)
...
...
# evaluate the keras model
_,accuracy = model.evaluate(X,y)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))

解决方法

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