sklearn - ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'是'答案

【问题标题】：sklearn - ValueError: could not convert string to float: 'yes'sklearn - ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'是'
【发布时间】：2019-02-08 15:52:38
【问题描述】：

我有一个数据集，其中包含以下分类数据colname。使用 sklearn 执行 one_hot_encoding 时出现错误。

def ohe_encode(train, test, index):
    Onehot = OneHotEncoder(categorical_features='all', handle_unknown='error')
    x_train_1 = train
    x_test_1 = test
    colname = df.columns[index]
    Onehot.fit(train[colname].astype(str))
    x_trans = Onehot.transform(train[columnns].astype(str))
    new_features = Onehot.transform(test[colname].astype(str))
    return (x_transform, new_features)

屏幕显示出现错误，

ValueError: could not convert string to float: 'yes'

无法找到错误原因。

提前致谢，

【问题讨论】：

请尝试提出更详细的标题（现已编辑）。

标签： machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

取自sklearns OneHotEncoder documentation（强调我的）：

使用 one-hot aka one-of-K 方案对分类整数特征进行编码。

这个转换器的输入应该是一个整数矩阵，表示分类（离散）特征所采用的值。

但是，您输入原始分类值，例如。像«yes»和«no»这样的字符串。因此你会得到 ValueError。

您需要先factorize 您的数据，这意味着您将字符串转换为分类数字（整数）。然后就可以进行一次热编码了。

【讨论】：