python中的神经网络分类器

在这里，我开发了一个神经网络分类器来解决泰坦尼克号的问题

from sknn.mlp import Classifier, Layer

nn = Classifier(
    layers=[
        Layer("Maxout", units=100, pieces=2),
        Layer("Softmax")],
    learning_rate=0.001,
    n_iter=25)


nn.fit(X_train, y_train)

我遇到了这个错误，我已经尝试了很多来修复它，但没有任何效果与我。 请帮帮我

TypeError:init（）获得意外的关键字参数'pieces'

的签名未定义任何名为

pieces

的参数。要创建具有相同参数的两个图层，必须定义

图层

对象两次：

layers=[
    Layer("Sigmoid", units=100),
    Layer("Sigmoid", units=100),
    Layer("Softmax",  units=1)] # The units parameter is not optional

更重要的是，

“Maxout”

看起来不像

层

类型。不知道你在哪里找到的

具体来说，选项有

整流器

、

乙状结肠

、

Tanh

和

ExpLin

对于非线性层和输出层的

linear

或

Softmax

---

通过查看Layer（）的可能参数可以很容易地解决这个问题。我在这里找到了它。我尝试了您的建议，但出现了一个错误，AssertionError：数据集大小和输出层中的单位不匹配。