小编Ham*_*mad的帖子

我正在尝试使用 D3.js 创建一个 Chord Diagram 来显示不同客户和供应商之间的关系，但是在运行页面时我不断收到以下错误，这是我的代码：

未捕获的类型错误：d3.queue 不是 chord.html:47 的函数

      d3.queue()
        .defer(d3.json, 'NewData/Client_Supplier-matrix.json')
        .defer(d3.csv, 'NewData/Client_Supplier.csv')
        .await(function(err, matrix, mmap) { 
          if (err) console.log(err);
          _.each(mmap, function (d, i) { d.id=i; d.data=d.color })
          drawChords(matrix, mmap);
        });

我正在使用 Keras 来预测我是否会得到 1 或 0 的输出。数据如下所示：

    funded_amnt  emp_length  avg_cur_bal  num_actv_rev_tl    loan_status
    10000       5.60088      19266                 2                  1
    13750       5.60088      2802                  6                  0
    26100       10.0000      19241                17                  1

目标是loan_status，特征是剩余的。在开始构建神经网络模型之前，我已经对数据进行了标准化。

这是我的训练和测试数据的形状：

    print(X_train.shape,Y_train.shape) 
    # Output: (693, 4) (693,)

    print(X_test.shape,Y_test.shape) 
    # Output: (149, 4) (149,)

我构建神经网络的过程是：

     # define the keras model
     model = Sequential()
     model.add(Dense(4, input_dim=4,activation='relu'))
     model.add(Dense(4 ,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
     hist = model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=2)

运行后输出 …