python – scikit-learn CART字符串数据

2019年8月4日 207次阅读

您是否能够使用字符串数据训练DecisionTreeClassifier？

当我尝试使用String数据时,我得到一个ValueError：无法将转换器字符串浮动

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit([[‘asdf’,’1′],[‘asdf’,’0′]],[‘2′,’3’])

最佳答案 您需要将字符串值特征转换为NumPy数组中的数字特征;
DictVectorizer为你做到了.

samples = [['asdf', '1'], ['asdf', '0']]
# turn the samples into dicts
samples = [dict(enumerate(sample)) for sample in samples]

# turn list of dicts into a numpy array
vect = DictVectorizer(sparse=False)
X = vect.fit_transform(samples)

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, ['2', '3'])

在将这些转换为dicts后,请记住在测试样本上使用vect.transform.

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