我收到此错误\'DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or categorical\' - xgboost XGBRFRegressor

Question

我将把它训练为一个 xgboost 模型（XGBRFRegressor）。

但是发生了这种错误，我以前从未见过这样的错误。

ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or category.  When
categorical type is supplied, DMatrix parameter `enable_categorical` must
be set to `True`. Invalid columns:

代码：

from xgboost import XGBRFRegressor
# creating object of XGBoost
model_xgb = XGBRFRegressor(max_depth=8, n_estimators = 10)
# Training model
model_xgb.fit(X_train, y_train)
# Predicting values
pred_xgb = model_xgb.predict(X_test)
# Evaluation metrics "Mean Squared Error"
mae_xgb = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, pred_xgb))
print(mae_xgb)

我怎么解决这个问题？

Answer 1

将你得到的字段转换为 int，然后检查失败的列是否与该字段相关。

改造它