我在尝试基于数据集的部分特征训练一个 Keras 模型。我已经加载了数据集并提取了特征，如下所示：

train_data = pd.read_csv('../input/data.csv')X = train_data.iloc[:, 0:30]Y = train_data.iloc[:,30]# 自动选择重要特征的代码（已删除） ...    # 选择重要特征 14,17,12,11,10,16,18,4,9,3X = train_data.reindex(columns=['V14','V17','V12','V11','V10','V16','V18','V4','V9','V3'])print(X.shape[1]) # -> 10

但是当我调用 fit 方法时：

# 拟合模型history = model.fit(X, Y, validation_split=0.33, epochs=10, batch_size=10, verbose=0, callbacks=[early_stop])

我得到了以下错误：

KeyError: '[3 2 5 1 0 4] not in index'

我错过了什么？

回答：

keras 期望模型输入是 numpy 数组 – 而不是 pandas.DataFrame。尝试如下操作：

X = train_data.iloc[:, 0:30].as_matrix()Y = train_data.iloc[:,30].as_matrix()

因为 as_matrix 方法可以将 pandas.DataFrame 转换为 numpy.array。