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我想将 numpy 数组的第 12 列作为分类特征传递。

该列的 int 值从 1 到 10。

我试过这个：

cbr.fit(X_train, y,
        eval_set=(X_train_test, y_test),
        cat_features=[X_train[:,12]],
        use_best_model=True,
        verbose=100)

但是得到了这个错误：

CatboostError: 'data' 是 np.float32 的 numpy 数组，表示没有分类特征，但 'cat_features' 参数指定了非零数量的分类特征

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2 回答 2

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分类特征不能是浮点值。原因是分类特征被视为字符串，如果您从文件或数据框中读取特征值，我们必须具有相同的字符串。我们不能对浮点值执行此操作，但我们可以对字符串和整数执行此操作。

要解决您的问题，您需要使用数据框，其中具有分类特征的列将是整数或字符串类型。

例如，

from catboost import CatBoostClassifier, Pool
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'string_column': ['val0', 'val1', 'val2'],
                     'int_column': [1,2,3],
                     'float_column': [1.2,2,4.1]})
print(data)
print(data.dtypes)

train_data = Pool(
    data=data,
    label=[1, 1, -1],
    weight=[0.1, 0.2, 0.3],
    cat_features=[0, 1]
)

model = CatBoostClassifier(iterations = 10)
model.fit(X=train_data)
于 2019-01-15T17:18:56.377 回答
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使用 numpy 数组在 Catboost 中使用分类特征几乎是不可能的。

原因是它转换为整个数组（浮点数）的一种数据类型，而 Catboost 要求您的分类特征是 int 类型。混合是不可能的。现在您可以构建一个数据框并确保其中的 dtypes 是正确的。

df = df.astype(dtype={
    'cat_feature1':int,
    ...
})

从那里你可以这样做：

df_int_list = df.select_dtypes(include='int').values.tolist()
df_no_int_list = df.select_dtypes(exclude='int').values.tolist()

df_list = []
for i,v in enumerate(df_int_list):
    df_list = df_list + [v+df_no_int_list[i]]

这是有效的，因为 dataframe.Values 将转换为 numpy 数组，然后将其转换为列表。如果列表中只有整数值，它将使用它。

cat_features=list(range(0,len(dataframe_int_list[0])))
train_data = Pool(
    data=df_list, # ensure your target values are removed
    label=... # insert your target values
    cat_features=cat_features
)

model = CatBoostClassifier()
model.fit(X=train_data)
于 2020-10-14T22:44:59.083 回答