小编Sta*_*kov的帖子

我试图通过特征预测价格。我选择了一个非常简单的模型，但它的工作原理很奇怪。损失函数非常高，我看不出问题出在哪里。

这是我的模型：

# define base model
def baseline_model():
    # create model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(62, input_dim = 62, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(31, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(15, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))
    # Compile model
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

这就是我准备数据的方式：（一次热，我拆分了所有数据以进行训练和测试）

df = encode_onehot(dataframe, cols=['Shape', 'Cut', 'Color', 'Clarity', 'Polish', 'Symmetry', 'Culet', '\tFluorescence'])

dataset = df.values
X = dataset[1:,4:66]
Y = dataset[1:,2]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.25, random_state=42)

最后，培训：

baseline_model().fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)
scores = baseline_model().evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print(baseline_model().summary())

结果非常可悲：

Epoch 1/10
149767/149767 …

我正在尝试将数据帧转换为 numpy 数组：

dataset = myset.values
X = np.array(dataset[0:,6:68], dtype="float32")
X[0:5,0:]

这是一段数据

这是一个错误：

-----------------------------------------------------------------------

----
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-162-4b67608047d1> in <module>()
      1 dataset = myset.values
----> 2 X = np.array(dataset[0:,6:68], dtype="float32")
      3 X[0:5,0:]

ValueError: could not convert string to float: '62,6'

哪里有问题？