selector.fit(X, y) 为什么报错 could not convert string to float: 'Avatar'

这个错误通常出现在你的输入数据 X 中包含了字符串类型的数据，而 scikit-learn 的模型只能处理数值类型的数据。在这种情况下，你需要将字符串类型的数据编码成数值类型的数据，例如使用 OneHotEncoder 或 LabelEncoder。

具体来说，如果你的 X 中包含了像 "Avatar" 这样的字符串，你需要将其转换成数值类型的数据。一种常见的方法是使用 LabelEncoder 将每个字符串映射成一个唯一的整数，或者使用 OneHotEncoder 将每个字符串转换成一个二进制向量。

以下是一个使用 LabelEncoder 的示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

encoder = LabelEncoder()
X_encoded = encoder.fit_transform(X)
selector.fit(X_encoded, y)

如果你使用 OneHotEncoder，代码会稍微复杂一些，但是它可以更好地处理多个字符串特征：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
X_encoded = encoder.fit_transform(X.astype(str).reshape(-1, 1))
selector.fit(X_encoded, y)

在这个例子中，我们将 X 转换成一个二维数组，然后使用 OneHotEncoder 将每个字符串转换成一个二进制向量。注意，我们需要使用 `astype(str)` 将 X 中的所有值转换成字符串类型，否则 OneHotEncoder 可能会将某些数值类型的特征也当作字符串处理。