使用 StratifiedKFold 在 Auto-Keras 中训练时出现的 NumPy 数组值错误

Question

背景

我的情绪分析研究涉及各种数据集。最近我遇到了一个数据集，不知何故我无法成功训练。我主要使用 .CSV 文件格式的开放数据，因此 Pandas 和 NumPy 被大量使用。

在我的研究过程中，其中一种方法是尝试集成自动化机器学习 (AutoML)，我选择使用的库是 Auto-Keras，主要使用其 TextClassifier()包装函数实现AutoML.

主要问题

我已经通过官方文档验证，TextClassifier() 以 NumPy 数组的格式获取数据。但是，当我将数据加载到 Pandas DataFrame 并在我需要训练的列上使用 .to_numpy() 时，以下错误不断显示：


ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-1444bf2a605c> in <module>()
     16     clf = ak.TextClassifier(overwrite=True, max_trials=2)
     17 
---> 18     clf.fit(x_train, y_train, epochs=3, callbacks=cbs)
     19 
     20 

ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float).

错误相关代码扇区

我使用 .drop() 删除不需要的 Pandas DataFrame 列的扇区，并使用 Pandas 的 to_numpy() 函数将需要的列转换为 NumPy 数组] 已提供。


df_src = pd.read_csv(get_data)

df_src = df_src.drop(columns=["Name", "Cast", "Plot", "Direction",
                "Soundtrack", "Acting", "Cinematography"])

df_src = df_src.reset_index(drop=True)

X = df_src["Review"].to_numpy()

Y = df_src["Overall Sentiment"].to_numpy()

print(X, "\n")
print("\n", Y)

main错误代码部分，我在这里执行StratifedKFold()，同时使用TextClassifier()训练和测试模型。


fold = 0
for train, test in skf.split(X, Y):
    fold += 1
    print(f"Fold #{fold}\n")
    
    x_train = X[train]
    y_train = Y[train]
    
    x_test = X[test]
    y_test = Y[test]
    
    
    cbs = [tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3)]
    
    clf = ak.TextClassifier(overwrite=True, max_trials=2)
    
    
    # The line where it indicated the error.
    clf.fit(x_train, y_train, epochs=3, callbacks=cbs)
    
    
    pred = clf.predict(x_test) # result data type is in lists of `string`
    
    ceval = clf.evaluate(x_test, y_test)
    
    metrics_test = metrics.classification_report(y_test, np.array(list(pred), dtype=int))
    
    print(metrics_test, "\n")
    
    print(f"Fold #{fold} finished\n")

补充

我正在通过 Google Colab 分享与错误相关的完整代码，你可以帮助我 diagnose here。

编辑笔记

我已经尝试过可能的解决方案，例如：

x_train = np.asarray(x_train).astype(np.float32)
y_train = np.asarray(y_train).astype(np.float32)

或

x_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,))
y_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((y_train,))

然而，问题依然存在。

Answer 1

其中一个字符串等于 nan。只需删除此条目和相应的标签即可。

使用 StratifiedKFold 在 Auto-Keras 中训练时出现的 NumPy 数组值错误

NumPy array value error from training in Auto-Keras with StratifiedKFold

pandas

numpy

tensorflow

keras

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