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我正在尝试将数据拟合到，但cuml.ensemble.RandomForestClassifier我不断收到错误消息：“标签需要是从 0 到唯一标签值数量的连续值”

我将 cudf.DataFrame 对象传递给具有相同行数但列数不同的函数。列标签从 0 开始，逐步增加 1 直到最后一列（在下面的示例中为 108）。我究竟做错了什么？我附上了我在下面传递的数据帧的打印输出和一些上下文代码：

clf1 = modelClass(max_depth=D1, random_state=random.randrange(0, 1024, 1), n_bins=15, n_streams=4, split_criterion=criterion, bootstrap=bootstrap, n_estimators=trs1)

clf1.fit(X1, Y1)

X1 的数据框如下所示：

0 1 2
0 1.000000e-11 1.000000e-11 1.647421e-01
1 1.000000e-11 1.000000e-11 1.760000e-02
2 1.000000e-11 1.000000e-11 -1.772000e-01
3 1.000000e-11 1.000000e-11 8.254000e-01
4 1.000000e-11 1.000000e-11 2.587000e-01
... ... ... ...
5402 1.000000e-11 1.000000e-11 1.704444e-01
5403 1.000000e-11 1.000000e-11 -1.860000e-01
5404 0.000000e+00 1.000000e-11 1.229714e-01
5405 1.000000e-11 1.959500e-01 1.984667e-01
5406 1.000000e-11 1.000000e-11 1.000000e-11

[5407 行 x 3 列]；dtype=('0', dtype('float64')); <cudf.core.dataframe._DataFrameLocIndexer 对象位于 0x7f9c3d0f3070>

Y1 的 Dataframe 如下所示：

0
0 -2.0
1 4.0
2 -3.0
3 1.0
4 0.0
... ...
5402 0.0
5403 -2.0
5404 0.0
5405 0.0
5406 0.0

[5407 行 x 1 列]；dtype=('0', dtype('float64')); <cudf.core.dataframe._DataFrameLocIndexer 对象位于 0x7f9c1b847b50>

系统信息：Ubuntu 20.04、Titan RTX、CUDA 11.5、Rapids 21.12 内置Conda、Python 3.8

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1 回答 1

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最后，您需要先对 Y1 的 Dataframe 进行编码，然后再通过它：

enc = cuml.preprocessing.LabelEncoder()

Y1 = enc.fit_transform(Y1)

向@beckernick 大喊帮助我解决这个问题！

于 2022-01-13T20:57:02.200 回答