Я делаю линейную регрессию с ScikitLearn и Python. Мои данные имеют категориальные значения, поэтому я использовал кодировку.
df = df[['Lokacija','Kvadratura', 'Stanje', 'Kategorija',
'Grejanje', 'Ukupno spratova','Sprat','Ukupna cena']]
encoder = ColumnTransformer(transformers=[
('onehot', OneHotEncoder(), ['Lokacija', 'Stanje', 'Grejanje']),
('scale', StandardScaler(), ['Kvadratura','Kategorija', 'Ukupno spratova', 'Sprat'])],
remainder='passthrough')
x = df.iloc[:,:-1]
x = encoder.fit_transform(x)
y = df.iloc[:,-1]
Я хотел найти оптимальное количество функций, поэтому я использовал RFE
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.33, random_state=42)
for i in range(1,5):
final_rfe = RFE(LinearRegression(), i)
model = final_rfe.fit(x_train, y_train)
#ERROR IN LINE BELOW!
input_par = encoder.transform(pd.DataFrame([{
"Lokacija": 'Vracar',
'Kvadratura': 56,
'Stanje': 'Novogradnja',
'Grejanje': 'Centralno grejanje',
'Ukupno spratova': 6,
'Sprat': 3}]))
my_prediction = model.prediction(input_par)
reg_score = model.score(x_test, y_test)
print(my_prediction[0], reg_score)
Но когда я сделал это, Я получил эту ошибку:
ValueError: Found unknown categories ['Vracar'] in column 0 during transform
Что я делаю не так? Я знаю, что проблема в трансформации, но я не знаю, что я делаю не так.