Python ValueError:检查输入时出错：预期密集_3_输入具有形状（33，），但获得具有形状（34，）的数组

我正在学习Kaggle.com的“深度学习入门”课程。当我运行代码时

early_stopping = keras.callbacks.EarlyStopping(
patience=10,
min_delta=0.001,
restore_best_weights=True,
)

history = model.fit(
    X_train, y_train,
    validation_data=(X_valid, y_valid),
    batch_size=512,
    epochs=1000,
    callbacks=[early_stopping],
    verbose=0, # hide the output because we have so many epochs
)

我得到这个错误

Error when checking input: expected dense_3_input to have shape (33,) but got array with shape (34,)

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。请帮我解释一下错误。提前感谢：）

在回答部分写下答案，即使为了社区的利益，答案出现在评论部分

数据集中有一个空要素。我没有掉下来。在不删除它的情况下，输入的形状应该是34，因为数据集中有34个特征。现在，通过删除空特性，一切正常

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在回答部分写下答案，即使为了社区的利益，答案出现在评论部分

数据集中有一个空要素。我没有掉下来。在不删除它的情况下，输入的形状应该是34，因为数据集中有34个特征。现在，通过删除空特性，一切正常

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请包括模型的代码。你的X_火车，y_火车，X_有效和y_有效的大小是多少？我看了你提到的链接。看起来数据集真的有34个特性，输出是二进制的。所以他们可能犯了一个错误，

input_-shape

应该等于

34

它现在正在工作。数据集中有一个空要素。我没有掉下来。在不删除它的情况下，输入的形状应该是34，因为数据集中有34个特征。现在，通过删除空特性，一切正常。谢谢。请包括模型的代码。你的X_火车、y_火车、X_有效和y_有效的大小是多少？我看了你提到的链接。看起来数据集真的有34个特性，输出是二进制的。所以他们可能犯了一个错误，

input_-shape

应该等于

34

它现在正在工作。数据集中有一个空要素。我没有掉下来。在不删除它的情况下，输入的形状应该是34，因为数据集中有34个特征。现在，通过删除空特性，一切正常。非常感谢。