我全身心地投入到机器学习中，并希望将 Keras 用于一个时间紧迫的大学项目。我意识到最好学习个人概念和构建块，但重要的是尽快完成。
我正在与一个对机器学习有一些经验和兴趣的人一起工作，但我们似乎不能比这更进一步。下面的代码改编自机器学习精通指南中提到的GitHub代码。
对于上下文，我从多个物理传感器(其中每个传感器都是一列(获取数据，来自这些传感器的每个样本由一行表示。我希望使用机器学习来确定传感器在任何给定时间跟踪谁。我正在尝试将大约 80% 的行分配给训练，将 20% 分配给测试，并正在创建我自己的"y"数据集(前 521,549 行来自一个参与者，其余来自另一个参与者(。我的数据(训练和测试(总共有 1,019,802 行和 16 列(全部填充(，但如果需要，可以减少列数。
我很想知道以下内容：
- 在我尝试实现的上下文中，此错误意味着什么，我如何更改我的代码以避免它？
- 下面的代码是否适合我想要实现的目标？
- 这段代码是否代表了我对机器学习(一般或特定(旨在实现的目标的理解中的任何特定基本缺陷？
以下是我尝试运行以利用机器学习的 Python 代码：
x_all = pd.read_csv("(redacted)...csv",
delim_whitespace=True, header=None, low_memory=False).values
y_all = np.append(np.full((521549,1), 0), np.full((498253,1),1))
limit = 815842
x_train = x_all[:limit]
y_train = y_all[:limit]
x_test = x_all[limit:]
y_test = y_all[limit:]
max_features = 16
maxlen = 80
batch_size = 32
model = Sequential()
model.add(Embedding(500, 32, input_length=max_features))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=15,
validation_data=(x_test, y_test))
score, acc = model.evaluate(x_test, y_test,
batch_size=batch_size)
以下是代码中引用的 CSV 的摘录：
6698.486328125 4.28260869565217 4.6304347826087 10.6195652173913 2.4392579293836 2.56134051466188 9.05326152004788 0.0 1.0812 924.898261191267 -1.55725190839695 -0.244274809160305 0.320610687022901 -0.122938530734633 0.490254872563718 0.382308845577211
6706.298828125 4.28260869565217 4.58695652173913 10.5978260869565 2.4655894673848 2.50867743865949 9.04368641532017 0.0 1.0812 924.898261191267 -1.64885496183206 -0.366412213740458 0.381679389312977 -0.122938530734633 0.490254872563718 0.382308845577211
6714.111328125 4.26086956521739 4.64130434782609 10.5978260869565 2.45601436265709 2.57809694793537 9.03411131059246 0.0 1.0812 924.898261191267 -0.931297709923664 -0.320610687022901 0.320610687022901 -0.125937031484258 0.493253373313343 0.371814092953523
运行此程序时会发生以下错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: indices[0,0] = 972190 is not in [0, 500)
[[Node: embedding_1/embedding_lookup = GatherV2[Taxis=DT_INT32, Tindices=DT_INT32, Tparams=DT_FLOAT, _class=["loc:@training/Adam/Assign_2"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](embedding_1/embeddings/read, embedding_1/Cast, training/Adam/gradients/embedding_1/embedding_lookup_grad/concat/axis)]]
作为参考，我使用的是2017年27英寸iMac Retina 5K，配备4.2 GHz i7,32 GB RAM，配备Radeon Pro 580 8 GB。
还有一些关于机器学习精通的教程，用于完成你想要完成的事情 https://machinelearningmastery.com/convert-time-series-supervised-learning-problem-python/https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
我会给自己一个快速的解释，你可能想做什么。
现在看来，您正在对模型中的 X 和 y 输入使用完全相同的数据。y 输入是标签，在您的情况下是"传感器正在跟踪谁"。因此，在有 2 个可能的人的二进制情况下，第一个人称设置为 0，第二个人称设置为 1。
最后一层上的 sigmoid 激活将输出一个介于 0 和 1 之间的数字。如果数字低于 0.5，则预测传感器正在跟踪人员 0，如果高于 0.5，则预测人员 1。这将在准确度分数中表示。
您可能不想使用嵌入层，您可能会这样做，但我会首先放弃它。在将数据输入网络以改善训练之前，请将其规范化。Scikit-Learn有很好的工具，如果你想要一个快速的解决方案。 http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
处理时间序列数据时，您通常希望输入时间点窗口而不是单个点。如果您将时间序列发送到 Keras model.fit((，那么它将使用单个点作为输入。
为了将时间窗口作为输入，您需要将数据集中的每个示例重新组织为整个窗口，或者如果这会占用大量内存，则可以使用生成器。这在我链接的机器学习精通页面中有描述。 Keras有一个可以使用的生成器，称为TimeseriesGenerator。
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
timeseries_generator = TimeseriesGenerator(data, targets, length, sampling_rate)
其中数据是要素的时间序列，目标是标注的时间序列。 如果使用时间序列生成器，则在拟合时必须使用fit_generator
model.fit_generator(timeseries_generator)
与使用 evaluate_generator(( 进行评估相同
如果数据设置正确，则模型应该可以工作
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
您也可以尝试更简单的密集模型
model = Sequential()
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, dropout=0.2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
我看到的另一个问题是，您似乎会拆分一个仅包含一种标签类型的测试集，这不仅是不好的做法，而且还会将您的训练集加权到另一个标签，这可能会损害您的结果。
希望这能让你开始。确保正确设置数据！