title: AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values'
body: <p>I am trying to buid a simple Neural Network and you can find my code below. When I run it I get an error message saying:</p>
  
  <pre><code>Traceback (most recent call last):
    File "algosofleetNNkuantic2.py", line 41, in &lt;module&gt;
      mlp.fit(X_train, y_train.values.ravel())
  AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values'
  </code></pre>
  
  <p>Could you tell me what I am doing wrong and what I need to do to fix it? Thanks in advance.</p>
  
  <p>Full code:</p>
  
  <pre><code>import pandas as pd
  from sklearn import preprocessing
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.neural_network import MLPClassifier
  from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix 
  import csv
  from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
  
  
  path = "C:\\Users\\YannickLECROART\\Desktop\\modeleimportMD.csv"
  file = open(path, newline='')
  reader = csv.reader(file)
  #commandes pour ouvrir et lire un fichier CSV en tant que modele pour le classifieur
  
  header = next(reader) #la 1ere ligne correspond au titre
  modele_X = []
  modele_Y =  []
  #on crée 2 variables que l'on va remplir des données des colonnes du fichier CSV importé pour le modèle
  for row in reader: #on va associer les données des colonnes à des variables
  
      param1  = float(row[0])
      param2 =  float(row[1])
      param3 = float(row[2])
      param4 = float(row[3])
      param5 = float(row[4])
      param6 = float(row[5])
      resultat = str(row[6])
      modele_X.append([param1,param2,param3,param4,param5,param6]) #on associe ensuite toutes les données collectées à la variable créée plus haut sans tenir compte de la dernière colonne qui correspond au résultat 
      modele_Y.append(resultat) #on associe les données venant de la dernière colonne résultat à la variable créée plus haut et non utilisée pour les prédictions mais utiles pour l'export CSV
  
  
  le = preprocessing.LabelEncoder()
  
  enc = LabelEncoder().fit(modele_Y)
  Y_encode = enc.transform(modele_Y)
   #print(Y_encode)
  
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(modele_X, Y_encode, test_size = 0.20)
  
  mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10, 10), max_iter=1000)  
  mlp.fit(X_train, y_train.values.ravel())
  
  predictions = mlp.predict(X_test)
  print(predictions)
  
  print(confusion_matrix(y_test,predictions))  
  print(classification_report(y_test,predictions))
  </code></pre>