TypeError尝试标记编码用户输入数据时

Posted 2021-03-29

我已经使用python 3中的火车数据代码对我的标签进行了编码

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = preprocessing.LabelEncoder()                      
dframe["hair"] = le.fit_transform(dframe["hair"])          
dframe["beard"] = le.fit_transform(dframe["beard"])         
dframe["scarf"] = le.fit_transform(dframe["scarf"])  

训练我的模型后，我想通过使用用户的输入来测试它

我正在尝试使用以下代码对用户输入进行编码：

user_input["hair"] = le.transform(user_input["hair"])
user_input["beard"] = le.transform(user_input["beard"])
user_input["scarf"] = le.transform(user_input["scarf"])

但我收到以下错误：

TypeError：'int'和'str'的实例之间不支持'<'

我已经在S / O上看到了这个问题的多个重复，但仍然找不到解决方案。因此，不要将其标记为重复，请提供有用的解决方案。我是机器学习初学者，所以请随意指出此代码中的任何错误，您也可以要求提供完整的代码。

答案

labelencoder保存从分类输入到数字的转换。但是，当你适合它时，它只会保存最后一个（'围巾'）。然后，当您尝试转换头发的用户输入时，它用作输入的值不匹配。

解决方案是适合三个标签编码器：

le_hair = preprocessing.LabelEncoder()
le_beard = preprocessing.LabelEncoder()                      
le_scarf = preprocessing.LabelEncoder()                                            
dframe["hair"] = le_hair.fit_transform(dframe["hair"])          
dframe["beard"] = le_beard.fit_transform(dframe["beard"])         
dframe["scarf"] = le_scarf.fit_transform(dframe["scarf"])  

然后分别使用这些来转换新输入。