AttributeError: объект «список» не имеет ошибки атрибута «форма» ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь предсказать цены на акции. Вот мой код:
import pandas as pd
import yfinance as web
import numpy as np

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.python.keras.layers.recurrent import LSTM

company = 'TSLA'

start='2012-01-01'
end='2024-03-01'

data = web.download(company, start=start, end=end)

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data['Close'].values.reshape(-1,1))

prediction_days = 60

x_train = []
y_train = []

for x in range(prediction_days, len(scaled_data)):
x_train.append(scaled_data[x-prediction_days:x, 0])
y_train.append(scaled_data[x, 0])

model = Sequential()

model.add(LSTM(units = 50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units = 50, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units = 50))
model.add(Dropout(0.2))

Я исключил его, чтобы ничего не вводить, однако получил эту ошибку:
но написано, что это ошибка,
Traceback (most recent call last):
File
"c:\Users\User1\OneDrive\Documents\Desktop\python\projects\machine\stock_price_predictor.py",
line 32, in
model.add(LSTM(units = 50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))
^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

Как это решить? Я попытался преобразовать его в np.array, но ничего не помогло. Это была моя попытка:
import pandas as pd
import yfinance as web
import numpy as np

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.python.keras.layers.recurrent import LSTM

company = 'TSLA'

start='2012-01-01'
end='2024-03-01'

data = web.download(company, start=start, end=end)

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
scaled_data=.fit_transform(data['Close'].values.reshape(-1,1))

prediction_days = 60

x_train = np.array([])
y_train = np.array([])

for x in range(prediction_days, len(scaled_data)):
x_train = np.append(x_train, scaled_data[x-prediction_days:x, 0])
y_train = np.append(y_train, scaled_data[x, 0])

model = Sequential()

model.add(LSTM(units = 50, return_sequences=True, input_shape=
(x_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units = 50, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units = 50))
model.add(Dropout(0.2))

Но вместо этого я получил эту ошибку
Traceback (most recent call last):
File
"c:\Users\User1\OneDrive\Documents\Desktop\python\projects\machine
learning\stock_price_predictor.py", line 32, in
model.add(LSTM(units = 50, return_sequences=True, input_shape=
(x_train.shape[1], 1)))
~~~~~~~~~~~~~^^^
IndexError: tuple index out of range


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... hape-error