keras::fit()中的class_weight参数出错。类存在于数据中，但不存在于class_weight中

在Keras中，fit()函数用于训练模型。class_weight参数是fit()函数的一个可选参数，用于指定每个类别的权重。它可以用于处理不平衡的数据集，通过调整类别的权重来平衡模型的训练效果。

然而，在你提供的问题中，你提到class_weight参数出错，即类存在于数据中，但不存在于class_weight中。这可能是由于以下几种情况导致的：

1. 数据集中的类别标签与class_weight参数中的类别标签不匹配。确保class_weight参数中包含数据集中所有存在的类别，并且类别标签的顺序一致。
2. class_weight参数中的类别标签拼写错误或使用了错误的类别标签。请仔细检查class_weight参数中的类别标签，确保其与数据集中的类别标签一致。
3. 数据集中存在未知的类别，而class_weight参数中没有相应的权重。如果数据集中存在未知的类别，你需要在class_weight参数中为其指定一个权重，或者将其从数据集中删除。

针对这个问题，你可以采取以下步骤来解决：

1. 检查数据集中的类别标签，并确保它们的拼写和顺序与class_weight参数中的类别标签一致。
2. 检查class_weight参数中的类别标签，并确保其包含数据集中所有存在的类别。
3. 如果数据集中存在未知的类别，你可以通过在class_weight参数中为其指定一个权重，或者将其从数据集中删除来解决。
4. 如果问题仍然存在，可以尝试使用其他方法来处理不平衡的数据集，例如使用过采样或欠采样技术，或者尝试使用其他机器学习算法来处理该问题。

关于Keras的fit()函数和class_weight参数的更多信息，你可以参考腾讯云的Keras文档：Keras - fit()。

请注意，以上答案仅供参考，具体解决方法可能因实际情况而异。