问题描述
我正在尝试使用eli5的排列重要性来检查变量的重要性。 但是出现以下错误。
perm = PermutationImportance(model,random_state=1,scoring=mae_scorer)
perm.fit([X_test,X_spec_test],y_test)
ValueError：无法将输入数组从形状（2079,20,28,2）广播到形状（2079）
此模型在CNN的中间插入一个Dense层，因此我们在数组中传递两个输入（[X_test，X_spec_test]）。 可以使用以下代码完成正常的培训和验证，而不会出现任何问题。
fit = model.fit([X_train,X_spec_train],y_train,epochs=epochs,batch_size=batch_size,validation_data = ([X_test,y_test),verbose=1)
y_train_pred = model.predict([X_train,X_spec_train])
每个变量的形式如下：
X_test.shape为（2079，20，28，2）
X_spec_test.shape为（2079，45）
y_test.shape是（2079，）
模型的输入层定义如下。
input1 = Input(shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2],X_train.shape[3]]))
input2 = Input(shape=(X_spec_trainshape[1],))
如何消除错误？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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