onehotencoding中的ValueError
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了onehotencoding中的ValueError相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我无法对此列进行编码
Sex
male
female
female
female
male
male
male
male
female
female
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
labelencoder=LabelEncoder()
X[:,2]=labelencoder.fit_transform(X[:,2])
ohe=OneHotEncoder(categorical_features=X[2])
ohe.fit_transform(X)
我收到了这个错误。
无法将字符串转换为浮点数:'male'
谁能帮我这个?
答案
演示:
In [6]: df
Out[6]:
Sex
0 male
1 female
2 female
3 female
4 male
5 male
6 male
7 male
8 female
9 female
In [7]: le = LabelEncoder()
In [8]: df['Sex'] = le.fit_transform(df['Sex'])
In [9]: df
Out[9]:
Sex
0 1
1 0
2 0
3 0
4 1
5 1
6 1
7 1
8 0
9 0
In [10]: df.dtypes
Out[10]:
Sex int64
dtype: object
以上是关于onehotencoding中的ValueError的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
为啥我在 Sklearn 管道中的 OneHotEncoding 后得到的列比预期的多?
将 OneHotEncoder 用于决策树分类器中的分类特征
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
是否可以为 OneHotEncoder 中的某些列指定 handle_unknown = 'ignore' 并为其他列指定 'error'?