Не работает, когда значение, которое должно быть предсказано, является категоричным - PullRequest
Новая
       9

Не работает, когда значение, которое должно быть предсказано, является категоричным

0 голосов
/ 26 июня 2018

Проблема: не работает, когда значение, которое должно быть предсказано, является категориальной версией catboost: 0.8 Операционная система: Windows CPU: intel

Когда мое значение (Y), которое слишком предсказуемо, является категоричным, возникла ошибка "canне пытаться отпустить ".Нужно ли делать одно горячее кодирование значения Y?

Спасибо за помощь.

Код Python: 

from sklearn.model_selection import train_test_split
train_set , test_set = train_test_split(trainPLData, test_size=0.2, random_state=42)

for col in ['product_line','a_plant', 'a_pa', 'b_plant','b_pa',
'c_plant', 'c_pa', 'D_plant', 'D_pa', 'fam', 'pkg','defect']:
train_set[col] = train_set[col].astype('category')
test_set[col] = test_set[col].astype('category')

x_train = train_set[['product_line','a_plant', 'a_pa', 'b_plant','b_pa',
'c_plant', 'c_pa', 'D_plant', 'D_pa', 'fam', 'pkg']]
y_train = train_set[['defect']]

x_test = test_set[['product','a_plant', 'a_pa', 'b_plant','b_pa',
'c_plant', 'c_pa', 'D_plant', 'D_pa', 'fam', 'pkg']]
y_test = test_set[['defect']]

from catboost import CatBoostClassifier
model=CatBoostClassifier(iterations=50, depth=3, learning_rate=0.1,one_hot_max_size=10)

categorical_features_indices = np.where(x_train.dtypes != np.float)[0]
print(categorical_features_indices)

model.fit(x_train, y_train,cat_features=categorical_features_indices,
eval_set=(x_test, y_test))

Тогда ошибка:

ValueError: не удалось преобразовать строку в число с плавающей точкой: 'некоторый дефект'

1 Ответ

0 голосов
/ 27 июня 2018

Catboost пытается преобразовать его в число с плавающей точкой, потому что оно должно быть числом.Для этого используйте LabelEncoder, он работает нормально, я использовал его в задаче MultiClass без проблем.

...