类型str没有定义__round__方法错误
问题描述:
试图实现XGBoost来确定最重要的变量,我有一些数组的错误。类型str没有定义__round__方法错误
我的完整代码如下
from numpy import loadtxt
from numpy import sort
import pandas as pd
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
df = pd.read_csv('data.txt')
array=df.values
X= array[:,0:330]
Y = array[:,330]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=7)
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
predictions = [round(value) for value in y_pred]
,我得到以下错误:
TypeError: type str doesn't define __round__ method
我能做些什么?
答
您在y_train
中拥有的某些标签实际上可能是字符串而不是数字。 sklearn
和xgboost
不要求标签是数字。
尝试检查y_pred
的类型。
from collections import Counter
Counter([type(value) for value in y_pred])
这里是我的意思与数字标签
import numpy as np
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
# test with numeric labels
x = np.vstack([np.arange(100), np.sort(np.random.normal(10, size=100))]).T
y = np.hstack([np.zeros(50, dtype=int), np.ones(50, dtype=int)])
model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(x,y)
model.predict([[10,7]])
# returns an array with a numeric
array([0])
,并在这里与串标记(同一x
数据)
y = ['a']*50 + ['b']*50
model.fit(x,y)
model.predict([[10,7]])
# returns an array with a string label
array(['a'], dtype='<U1')
两者都是值标签的例子。但是,当您尝试对字符串变量使用round
时,您会看到完全错误。
round('a')
TypeError: type str doesn't define __round__ method
如果您可以发布整个错误消息 – 0TTT0