【问题标题】：Python's Xgoost: ValueError('feature_names may not contain [, ] or <')Python Xgboost: ValueError('feature_names may not contain [, ] or <')
【发布时间】：2018-07-16 16:23:42
【问题描述】：

XGBClassifier 的 Python 实现 does not accept 字符 [, ] or <' 作为特征名称。

如果发生这种情况，它会引发以下情况：

ValueError('feature_names may not contain [, ] or

似乎显而易见的解决方案是传递等效的 numpy 数组，并完全摆脱列名，但如果他们没有这样做，那一定是有原因的。

XGBoost 对特性名称有什么用处，简单地传递 Numpy Arrays 而不是 Pandas DataFrames 有什么缺点？

【问题讨论】：

您是如何解决这个问题的？ :] 我看到的唯一评论是：# prohibit to use symbols may affect to parse. e.g. []<。你也可以从你的 pandas DF 中删除标题
我通过在 fit、predict、predict_proba 等中使用 .values 解决了这个问题。事实上，我创建了一个包装器，这样我就可以保留接口并随意传递 Pandas DataFrames。但是我想知道不使用熊猫我错过了什么。他们想用列名来做某事，对吧？
如果你指的是xgboost，我不这么认为。当我将模型转储到 .txt 文件时，他们将“所谓的标题”重命名为数字。所以树中的分裂就像：如果 f[1]

标签： python pandas numpy scikit-learn xgboost

【解决方案1】：

我知道已经很晚了，但是在这里为可能面临此问题的其他人写下这个答案。这是我在遇到这个问题后发现的：如果您的列名包含符号 [ or ] or <，则通常会发生此错误。这是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np
from xgboost.sklearn import XGBRegressor

# test input data with string, int, and symbol-included columns 
df = pd.DataFrame({'0': np.random.randint(0, 2, size=100),
                   '[test1]': np.random.uniform(0, 1, size=100),
                   'test2': np.random.uniform(0, 1, size=100),
                  3: np.random.uniform(0, 1, size=100)})

target = df.iloc[:, 0]
predictors = df.iloc[:, 1:]

# basic xgb model
xgb0 = XGBRegressor(objective= 'reg:linear')
xgb0.fit(predictors, target)

上面的代码会报错：

ValueError: feature_names may not contain [, ] or <

但是，如果您从 '[test1]' 中删除这些方括号，那么它就可以正常工作。以下是从列名中删除 [, ] or < 的通用方法：

import re
import pandas as pd
import numpy as np
from xgboost.sklearn import XGBRegressor
regex = re.compile(r"\[|\]|<", re.IGNORECASE)

# test input data with string, int, and symbol-included columns 
df = pd.DataFrame({'0': np.random.randint(0, 2, size=100),
                   '[test1]': np.random.uniform(0, 1, size=100),
                   'test2': np.random.uniform(0, 1, size=100),
                  3: np.random.uniform(0, 1, size=100)})

df.columns = [regex.sub("_", col) if any(x in str(col) for x in set(('[', ']', '<'))) else col for col in df.columns.values]

target = df.iloc[:, 0]
predictors = df.iloc[:, 1:]

# basic xgb model
xgb0 = XGBRegressor(objective= 'reg:linear')
xgb0.fit(predictors, target)

更多信息请阅读 xgboost core.py 代码行： xgboost/core.py。这就是检查失败并引发错误。

【讨论】：

列表理解中的错字：df.columns，而不是 df.columns.values

【解决方案2】：

这是另一种正则表达式解决方案。

import re

regex = re.compile(r"\[|\]|<", re.IGNORECASE)

X_train.columns = [regex.sub("_", col) if any(x in str(col) for x in set(('[', ']', '<'))) else col for col in X_train.columns.values]

【讨论】：

【解决方案3】：

另一个解决方案：

X.columns = X.columns.str.translate("".maketrans({"[":"{", "]":"}","<":"^"}))

如果您有兴趣了解哪些是罪魁祸首：

X.columns[X.columns.str.contains("[\[\]<]")]

【讨论】：