如何解决CatBoostRegressor 在尝试预测时显示错误类型错误:无法将 'b' 转换为浮点数
所以,事情是这样的……我有一个与这些人问的问题非常接近的问题 here。我正在构建一个非常坚固的模型。我实际上已经运行了几次这段代码,但现在我正面临这个问题。
这是我的数据集(由于公司政策,我无法分享任何真实数据):
category brand city day_of_week price
mobile_phone LG Busan 3 100
mobile_phone Apple Seul 4 120
mobile_phone LG Changwon 5 110
tv LG Busan 2 120
tv Samsung Suwon 3 150
tv Samsung Ulsan 3 200
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这是关于修理电子产品的价格。问题是我正在运行回归,其中价格是目标,其余的是特征。
所以这正是我所运行的:
rf = CatBoostRegressor(
cat_features = ["category","brand","city","day_of_week"],eval_metric="RMSE",learning_rate=0.13,iterations=500,)
rf.fit(X_train,y_train,plot=True,eval_set=(X_test,y_test))
pred_rf = rf.predict(X_test)
这是 Python 呈现的消息:
TypeError: Cannot convert 'b'mobile_phone'' to float
这是为什么? CatBoost 应该在没有其他任何东西的情况下进行转换。这太疯狂了,因为这就像 10 分钟前使用另一个非常相似的数据集一样。
此外,模型实际运行:
bestTest = 0.3275576877
bestIteration = 144
Shrink model to first 145 iterations.
那么,知道我做错了什么吗?
提前致谢。再次抱歉,我无法分享数据集。
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