os.chdir("d://lhfx") data = pd.read_csv('tmdbmovies.csv') # 处理缺失值和类别变量 data = data.dropna() data = data.drop(['homepage','keywords'], axis=1) data = pd.get_dummies(data, columns=['genres', 'original_language']) # 划分自变量和因变量 X = data.drop(['revenue'], axis=1) y = data['revenue'] try: float_value = float(Avatar) except ValueError: # 处理无法转换为 float 类型的字符串 # 使用F检验进行特征选择 selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5) selector.fit(X, y) # 打印得分排名前五的特征 scores = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'score': selector.scores_}) scores = scores.sort_values(by='score', ascending=False) print(scores.head()) 为什么报错
时间: 2023-12-06 19:41:04 浏览: 70
Python对文件和目录进行操作的方法(file对象/os/os.path/shutil 模块)
报错信息可能是因为在这段代码中,您没有定义变量 Avatar,而尝试将其转换为 float 类型。请确保 Avatar 变量已经定义或者您想使用的是其他变量。
另外,如果您想要使用 F 检验进行特征选择,可能需要对数据进行标准化或归一化处理,以确保各个特征具有相同的权重。您可以使用 Scikit-learn 中的 StandardScaler 或 MinMaxScaler 进行数据的预处理。
阅读全文