Python &引用；predict_classes（）接受2到4个位置参数，但给出了5个；厄洛尔

我在运行时遇到此错误：

TypeError:predict_classes（）接受2到4个位置参数，但给出了5个

我对python不太熟悉，所以我不知道该怎么办。 这是相关代码：

X = dataset[:, 0:4]
y = dataset[:, 4]
model = Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(12, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(8, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10)
accuracy = model.evaluate(X, y)
print(accuracy)
MS = int(input('ms'))
RC = int(input('rc'))
LC = int(input('lc'))
KS = int(input('ks'))
predictions = model.predict_classes(MS, RC, LC, KS)
print(predictions)

---

您必须传递一个具有形状

（1,4）

的numpy数组，其中

1

是批大小

predictions = model.predict_classes(np.array([[MS, RC, LC, KS]]))
print(predictions[0])

---

（每个“成员函数”都有一个隐式的第一位置参数，通常表示为

self

）