sklearn 决策树 - 无法将字符串转换为浮点数答案

【问题标题】：sklearn decision tree - could not convert string to floatsklearn 决策树 - 无法将字符串转换为浮点数
【发布时间】：2021-06-03 23:56:11
【问题描述】：

我有一个包含来自 truecar.com 的汽车信息的 CSV 文件，我想用这些数据预测汽车的价格，但我收到了错误消息。这是回溯：

File "x\Python39\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py", line 102, in asarray
return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: could not convert string to float: 'exterior_color'

代码：

import csv
from sklearn import tree

x = [] 
y = [] 

with open('x', 'r') as csv_file:
    data = csv.reader(csv_file)
    for line in data:
        x.append(line[0:-2])
        y.append(line[-1])

    # print(x)
    # print(y)

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(x, y)

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

DecisionTreeClassifier 的fit 方法在X 参数(documentation) 中采用浮点数组。

我建议您对非数字变量进行一次热编码。我建议您阅读一些有关这种方法的文章，该方法将一列分类数据转换为多列布尔值。

Passing categorical data to Sklearn Decision Tree

Why One-Hot Encode Data in Machine Learning?

【讨论】：