Keras：UnboundLocalError：代入する前に、参照ローカル変数「配列」、この

Question

import pandas as pd 
    import numpy as np 

    df_train=pd.read_csv('train_titanic.csv') 
    df_test=pd.read_csv('test_titanic.csv') 
    passenger_id=df_test.PassengerId 
    df_train.drop(['PassengerId','Name','Ticket','Cabin'],inplace=True,axis=1) 
    df_test.drop(['PassengerId','Name','Ticket','Cabin'],inplace=True,axis=1) 



    df_train=pd.concat([df_train,pd.get_dummies(df_train.Sex),pd.get_dummies(df_train.Pclass),pd.get_dummies(df_train.Embarked)],axis=1) 
    df_test=pd.concat([df_test,pd.get_dummies(df_test.Sex),pd.get_dummies(df_test.Pclass),pd.get_dummies(df_test.Embarked)],axis=1) 

    df_train.drop(['Sex','Pclass','Embarked','male',3,'S'],axis=1,inplace=True) 
    df_test.drop(['Sex','Pclass','Embarked','male',3,'S'],axis=1,inplace=True) 

    df_train.fillna(df_train.mean(),inplace=True) 
    df_test.fillna(df_test.mean(),inplace=True) 


    print(df_train.columns) 
    print(df_test.columns) 

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression 



    y_train=df_train.iloc[:,0] 
    X_train=df_train.iloc[:,1:] 





    def make_model(): 
     from keras.models import Sequential 
     from keras.layers import Dense 

     model=Sequential() 
     model.add(Dense(10,activation='relu',input_shape=(9,))) 
     model.add((Dense(5,activation='relu'))) 
     model.add((Dense(1,activation='sigmoid'))) 
     model.compile('adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy']) 
     return model 

    model=make_model() 
    model.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=10) 

UnboundLocalError解決する方法：代入する前に、参照ローカル変数「配列」、いずれかであったか、前の質問のこの

Noneを解決しないようにします助けて。 バグですか？ どうすればいいですか？ このエラーではどのアレイが参照していますか？

Answer 1

私はあなたがあなた自身の答えを受け入れることができ、この

model.fit(X_train.values,y_train.values,batch_size=32,epochs=10)