0

我用 ScikitLearn 和 Python 做线性回归。我的数据有分类值，所以我使用了编码。

df = df[['Lokacija','Kvadratura', 'Stanje', 'Kategorija',
         'Grejanje', 'Ukupno spratova','Sprat','Ukupna cena']]

encoder = ColumnTransformer(transformers=[
    ('onehot', OneHotEncoder(), ['Lokacija', 'Stanje', 'Grejanje']),
    ('scale', StandardScaler(), ['Kvadratura','Kategorija', 'Ukupno spratova', 'Sprat'])],
     remainder='passthrough')

x = df.iloc[:,:-1]
x = encoder.fit_transform(x)
y = df.iloc[:,-1]

我想找到最优的特征数量，所以我使用了RFE

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.33, random_state=42)

for i in range(1,5):
    final_rfe = RFE(LinearRegression(), i)
    model = final_rfe.fit(x_train, y_train)

#ERROR IN LINE BELOW!

    input_par = encoder.transform(pd.DataFrame([{
                                                "Lokacija": 'Vracar', 
                                                'Kvadratura': 56,
                                                'Stanje': 'Novogradnja',
                                                'Grejanje': 'Centralno grejanje',
                                                'Ukupno spratova': 6,
                                                'Sprat': 3}]))

    my_prediction = model.prediction(input_par)
    reg_score = model.score(x_test, y_test)
    print(my_prediction[0], reg_score)

但是当我这样做时，我得到了这个错误：

ValueError: Found unknown categories ['Vracar'] in column 0 during transform

我究竟做错了什么？我知道问题在于转型，但我不知道我做错了什么。

4

1 回答 1

1

有两种可能的解决方案：

  • 在训练/测试拆分期间进行分层：x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.33, stratify=df[['Lokacija', 'Stanje', 'Grejanje']], random_state=42)
  • 改变处理未知分类特征的方式：('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), ['Lokacija', 'Stanje', 'Grejanje'])
于 2019-11-01T11:30:53.400 回答