我正在进行流量分析的任务，我在代码中遇到了一些错误。我的数据行是这样的：
qurter | DOW (Day of week)| Hour | density | speed | label (predicted speed for another half an hour)
值如下：
1, 6, 19, 23, 53.32, 45.23
这意味着在1st的19点Friday四分之一的特定街道，交通密度测量23和当前速度是53.32。预测的速度将是45.23。
任务是通过上面给出的预测值预测另外半小时的速度。
我正在使用此代码为数据构建TensorFlow DNNRegressor：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('dataset.csv')
X = data.iloc[:,:5].values
y = data.iloc[:, 5].values
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2, random_state=0)
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train = pd.DataFrame(data=scaler.transform(X_train),columns = ['quarter','DOW','hour','density','speed'])
X_test = pd.DataFrame(data=scaler.transform(X_test),columns = ['quarter','DOW','hour','density','speed'])
y_train = pd.DataFrame(data=y_train,columns = ['label'])
y_test = pd.DataFrame(data=y_test,columns = ['label'])
import tensorflow as tf
speed = tf.feature_column.numeric_column('speed')
hour = tf.feature_column.numeric_column('hour')
density = tf.feature_column.numeric_column('density')
quarter= tf.feature_column.numeric_column('quarter')
DOW = tf.feature_column.numeric_column('DOW')
feat_cols = [h_percentage, DOW, hour, density, speed]
input_func = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=X_train,y=y_train ,batch_size=10,num_epochs=1000,shuffle=False)
model = tf.estimator.DNNRegressor(hidden_units=[5,5,5],feature_columns=feat_cols)
model.train(input_fn=input_func,steps=25000)
predict_input_func = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x=X_test,
batch_size=10,
num_epochs=1,
shuffle=False)
pred_gen = model.predict(predict_input_func)
predictions = list(pred_gen)
final_preds = []
for pred in predictions:
final_preds.append(pred['predictions'])
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mean_squared_error(y_test,final_preds)**0.5
当我运行此代码时，它会以此结尾抛出错误：
TypeError: Failed to convert object of type <class 'dict'> to Tensor. Contents: {'label': <tf.Tensor 'fifo_queue_DequeueUpTo:6' shape=(?,) dtype=float64>}. Consider casting elements to a supported type.
首先，错误的概念是什么？我无法找到错误的原因来处理它。我如何修改解决方案的代码？
其次它是否改善模型性能使用tensorflow categorical_column_with_identity而不是numeric_columns用于表示星期几的DOW？
我还想知道将quarter和hour合并为像day time这样的单列是否有用（quarter是一小时内的分钟，将在0和1之间归一化）？
首先，错误的概念是什么？我无法找到错误的原因来处理它。我如何修改解决方案的代码？
我先谈谈解决问题的方法。您需要在y中更改参数pandas_input_fn，如下所示。
input_func = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=X_train,y=y_train['label'],batch_size=10,num_epochs=1000,shuffle=False)
当你跑到y时，似乎pandas_input_fn中的参数dataframe不支持model.train()类型。在这种情况下，pandas_input_fn将每个样本y解析为类似于{columnname: value}的形式，但是model.train()无法识别它。所以你需要通过series类型。
其次它是否改善模型性能以使用tensorflow categorical_column_with_identity而不是numeric_columns用于表示星期几的DOW？
这涉及到我们应该选择categorical或选择numeric进行特征工程。一个非常简单的规则是，如果在您的要素的内部比较中，大小之间存在显着差异，则选择numeric。如果该特征没有更大或更小的重要性，您应该选择categorical。所以我倾向于选择categorical_column_with_identity作为功能DOW。
我还想知道将季度和小时合并为单个列（如白天）（四分之一是一小时的分钟，将在0和1之间归一化）是否有用？
交叉功能可带来一些好处，如纬度和经度功能。我建议你在这里使用tf.feature_column.crossed_column（link）。它返回一列用于执行分类特征的交叉。您还可以在模型中同时继续保留quarter和hour的功能。