将 IMDB 数据用于 sci-kit 回归模型包，该包在特征变量中具有文本值

Posted 2023-03-12

【中文标题】将 IMDB 数据用于 sci-kit 回归模型包，该包在特征变量中具有文本值

【英文标题】：Using IMDB data for the sci-kit regression models package which has text values in feature variables

【发布时间】：2017-03-19 10:31:25

【问题描述】：

我有一个包含 IMDB 电影评级数据的 csv 文件。该文件有 27 个特征和 1 个目标变量。我已附上SampleData。并且数据集也可以从KaggleData下载。 我了解到 sklearn 包 python 要求所有数据都是数字。那么如何使用这些数据进行回归分析呢？ 现在我使用了下面的代码，但它说“某些导演名称”不能转换为浮点数。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df = pd.read_csv('D:\Machine Learning\Final\movie_metadata.csv')
feature_cols = [
                 "director_facebook_likes", 
                 "cast_total_facebook_likes",
                 "movie_facebook_likes",
                 "facenumber_in_poster",
                 "gross",
                 "num_critic_for_reviews",
                 "num_voted_users",
                 "num_user_for_reviews",
                 "duration",
                 "title_year",
                 "content_rating",
                 "budget",
                 "director_name"]
X = df[feature_cols]
y = df.imdb_score
lm = LinearRegression()
lm.fit(X, y)
print (lm.intercept_)
print (lm.coef_)

【参考方案1】：

最简单的是 pd.get_dummies()。您也可能会遇到 one-hot-encoding。