Как получить мульти-выходные данные с бинаризацией меток? - PullRequest
Новая
       4

Как получить мульти-выходные данные с бинаризацией меток?

0 голосов
/ 06 января 2020

Я пытаюсь сделать линейную регрессию, и я сталкиваюсь с ошибкой при предварительной обработке

Вот код: 

def process_attributes(df,train,test):
  continuous=["Var1","Var2","Var3","Var4"]
  cs=MinMaxScaler()
  trainContinuous=cs.fit_transform(train[continuous])
  testContinuous = cs.transform(test[continuous])
  categorical=["Var5","Var6","Var7"]
  CategoricalBinarizer=LabelBinarizer().fit(df[categorical])
  trainCategorical = CategoricalBinarizer.transform(train[categorical])
  testCategorical = CategoricalBinarizer.transform(test[categorical])

  trainX = np.hstack([trainCategorical, trainContinuous])
  testX = np.hstack([testCategorical,testContinuous])

  return (trainX,testX)

Когда я запускаю это: 

(trainX,testX)=process_attributes(df,train,test)

Я получаю следующую ошибку:

ValueError: Целевые данные для нескольких выходов не поддерживаются с бинаризацией метки

...