classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_29352\3054961677.py", line 2, in <module> train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_29352\3713581394.py", line 11, in train_model lr.fit(x_train, y_train) # 训练 File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 889, in fit super().fit( File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 186, in fit X, y = self._validate_data( File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\base.py", line 579, in _validate_data X = check_array(X, input_name="X", **check_X_params) File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 879, in check_array array = _asarray_with_order(array, order=order, dtype=dtype, xp=xp) File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\utils\_array_api.py", line 185, in _asarray_with_order array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype) File "D:\tmp\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2064, in __array__ return np.asarray(self._values, dtype=dtype) ValueError: could not convert string to float: '40-80'

这个错误通常是由于训练数据中存在非数字字符导致的。具体来说，在这个错误中，训练数据中的某些值包含字符串 "40-80"，这是一个包含破折号的字符串，无法被正确地转换为浮点数。为了解决这个问题，您需要仔细检查您的训练数据，找出所有包含非数字字符的值，并将其转换为数字类型。您可以使用 Pandas 库中的 replace 方法将破折号替换为句点，然后将整个数据集转换为浮点数类型。例如，您可以使用下面的代码将 "40-80" 替换为 "40.80"：

df.replace("40-80", "40.80", inplace=True)
df = df.astype(float)

这将把包含 "40-80" 的所有值替换为 "40.80"，然后将整个数据集转换为浮点数类型。

相关问题

classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) #建模运行不出来

这个问题可能是因为你在调用`train_model()`函数时没有正确传递参数。

根据你的代码，`train_model()`函数期望的参数顺序是：

train_model(model, x_train, y_train, x_test)

其中，`model`参数是要训练的分类器模型，`x_train`和`y_train`是训练集的特征和标签，`x_test`是测试集的特征。但是在你的代码中，你将`classifier`对象作为第一个参数传递给了`train_model()`函数，这可能导致函数无法正确解析参数顺序。

你可以尝试修改代码，确保`train_model()`函数的参数顺序与上述顺序一致。例如：

classifier = tree.DecisionTreeClassifier()
train_model(classifier, x_train, y_train, x_test)

这样，你就可以正确地调用`train_model()`函数并训练分类器模型了。

classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) ========================DecisionTree======================== Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_4900\3054961677.py", line 2, in <module> train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_4900\2237254471.py", line 12, in train_model model.append(model_name) NameError: name 'model' is not defined

这个错误提示表明你在调用`train_model()`函数时，`model`变量未被定义。在函数中，你需要在使用`model`变量之前，先将其定义为一个空列表，例如：

def train_model(model, x_train, y_train, x_test):
    # 初始化model列表
    model_list = []
    
    # ... 其他代码 ...

然后，在向`model_list`列表中添加模型时，你可以使用`append()`方法，例如：

# 添加决策树模型
model_list.append(("DecisionTree", classifier))

这样，你就可以正确地调用`train_model()`函数并训练分类器模型了。