获取 TypeError: '(slice(None, None, None), array([0, 1, 2, 3, 4]))' 是无效键答案

【问题标题】：Getting TypeError: '(slice(None, None, None), array([0, 1, 2, 3, 4]))' is an invalid key获取 TypeError: '(slice(None, None, None), array([0, 1, 2, 3, 4]))' 是无效键
【发布时间】：2020-03-19 19:23:39
【问题描述】：

尝试使用 BorutaPy 进行特征选择。但是得到一个 TypeError: '(slice(None, None, None), array([0, 1, 2, 3, 4]))' 是一个无效的键。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from boruta import BorutaPy
rf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, max_depth=4)

# define Boruta feature selection method
feat_selector = BorutaPy(rf, n_estimators='auto', verbose=2, random_state=1)

X = train_dt[['age', 'menopause', 'tumor_size', 'inv_nodes', 'node_caps',
   'deg_malig', 'breast', 'breast_quad', 'irradiat']]
Y = train_dt.label

# find all relevant features - 5 features should be selected
feat_selector.fit(x, y)

# check selected features - first 5 features are selected
feat_selector.support_

# check ranking of features
feat_selector.ranking_

# call transform() on X to filter it down to selected features
X_filtered = feat_selector.transform(X)

我使用了乳腺癌 dataset 并进行了一些小的调整，例如添加标题、特征缩放和缺失值处理。

【问题讨论】：

你在哪一行得到错误？

标签： python machine-learning feature-extraction feature-selection

【解决方案1】：

我遇到了同样的错误。我可以将其追溯到 pandas IndexEngine，但无法弄清楚到底出了什么问题。您可以通过将数据帧转换为 numpy 数组来运行模型，例如：

feat_selector.fit(x.values, y.values)

此外，您在前一行将x 和y 命名为X 和Y，但我敢肯定，如果您实际使用这样的代码，这会显示为不同的错误.

【讨论】：