如何解决tensorflow class_weight 参数抛出太多值来解包错误
好的，我正在使用 tensorflow_decision_forests 库构建随机森林模型。我正在接受二元分类任务的培训，我正在尝试为 .fit() 方法中的两个类分配类权重。
data = pd.read_excel('data.xls')
data = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_dataset(data,label='category')
model = tfdf.keras.RandomForestModel()
model.compile(metrics=['acc'])
model.fit(data,class_weight={0:0.2,1:0.8})
它给我的错误是
ValueError: in user code:
/home/lburris/.local/lib/python3.8/site-
packages/tensorflow_decision_forests/keras/core.py:590 train_step *
train_x,train_y = data
ValueError: too many values to unpack (expected 2)
有人有想法吗？
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