使用 Catboost Classifier 转换分类列

如何解决使用 Catboost Classifier 转换分类列

我正在尝试将 catboost 应用到我的一列以获取分类特征，但出现以下错误：

catboostError: Invalid type for cat_feature[non-default value idx=0,feature_idx=2]=68892500.0 : cat_features must be integer or string,real number values and NaN values should be converted to string.

我可以使用 one-hot 编码，但这里的许多人都说 catboost 似乎更擅长处理这个问题，并且不太容易过度拟合模型。

我的数据由三列组成，“国家”、“年份”、“电话用户”。目标是“国家/地区”，“年份”和“电话用户”是功能。

数据：

Country   year   phone users
Ireland   1989   978
France    1990   854
Spain     1991   882
Turkey    1992   457
...       ...    ...

到目前为止我的代码：

X = df.loc[115:305]
y = df.loc[80:,0]

cat_features = list(range(0,X_pool.shape[1]))
Output: [0,1,2]

X_train,X_val,y_train,y_val = train_test_split(X_pool,y_pool,test_size=0.2,random_state=0)

cbc = catboostClassifier(iterations=5,learning_rate=0.1)

cbc.fit(X_train,eval_set=(X_val,y_val),cat_features=cat_features,verbose=False)

print("Model Evaluation Stage")

在拟合 catboost 模型之前是否需要运行 LabelEncoder？我在这里错过了什么？

解决方法

如问题中包含的错误消息所述，所有分类特征都必须是字符串类型。要将 'phone users'（或任何其他数据框列）转换为字符串，您可以使用 df['phone users'] = df['phone users'].astype(str)。

CatBoost 然后将根据其采用的唯一值的数量使用单热编码或目标编码对每个分类特征进行内部编码。无需事先使用 LabelEncoder 或 OneHotEncoder 对分类特征进行编码，有关详细信息，请参阅 CatBoost documentation。