ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or category. When categorical type is supplied, The experimental DMatrix parameter`enable_categorical` must be set to `True`. Invalid columns:Temp: object
时间: 2024-03-08 22:50:44 浏览: 182
这个错误是因为在构建数据矩阵时,Temp这一列的数据类型被识别为了object,而不是int、float、bool或category。如果你确信这一列的数据类型是category,在构建数据矩阵时需要设置参数enable_categorical=True。如果你不打算将这一列视为category类型,那么需要将其转换为int、float或bool类型。你可以使用pandas中的astype()函数来完成转换,如下所示:
```python
df['Temp'] = df['Temp'].astype(float)
```
这将把Temp列中的所有数据类型转换为float类型。
相关问题
ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or category. When categorical type is supplied, The experimental DMatrix parameter`enable_categorical` must be set to `True`. Invalid columns:性别: object
这个错误发生在使用XGBoost库训练机器学习模型时,数据集中包含非数值类型的特征列,例如"性别"列的数据类型为object(即字符串类型)。XGBoost只支持整数、浮点数、布尔和类别类型的特征数据,因此需要将非数值类型的特征列转换为类别类型。同时,需要将XGBoost的参数`enable_categorical`设置为True,以启用类别类型的特征处理。
以下是处理这个问题的代码示例:
```python
import pandas as pd
import xgboost as xgb
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将非数值类型的特征列转换为类别类型
data['性别'] = data['性别'].astype('category')
# 定义特征列和标签列
X = data.drop('标签', axis=1)
y = data['标签']
# 创建DMatrix对象,并启用类别类型的特征处理
dtrain = xgb.DMatrix(X, label=y, enable_categorical=True)
# 定义模型参数
params = {
'objective': 'binary:logistic',
'max_depth': 3,
'eta': 0.1,
'gamma': 0.1
}
# 训练模型
xgb_model = xgb.train(params, dtrain)
```
在这个示例中,我们使用`astype()`方法将"性别"列转换为类别类型,并创建了一个DMatrix对象`dtrain`,并通过设置`enable_categorical=True`启用了类别类型的特征处理。最后,我们定义了模型参数,并使用`xgb.train()`函数训练了XGBoost模型。
如何解决ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or category. When categorical type is supplied, The experimental DMatrix parameter`enable_categorical` must be set to `True`. Invalid columns:order_date: datetime64[ns]
这个错误可能是因为你的数据集中有一个日期类型的列(order_date),它被视为分类类型而不是数值类型。在使用XGBoost等机器学习算法训练模型时,数据必须是整数、浮点数、布尔值或分类类型。要解决这个问题,需要将日期列转换为数值类型,比如Unix时间戳,并在训练模型时将该列排除。如果你必须使用日期列,你可以在DMatrix构造函数中使用参数‘enable_categorical=True’来启用分类数据类型。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)