Python SKlearn拟合方法不起作用答案

【问题标题】：Python SKlearn fit method not workingPython SKlearn拟合方法不起作用
【发布时间】：2018-09-13 20:32:43
【问题描述】：

我正在使用 Python(3.6) 和 Sklearn 开展一个项目。我已经完成了分类，但是当我尝试将其应用于重塑以便将其与 sklearn 的 fit 方法一起使用时，它会返回错误。

这是我尝试过的：

# Get all the columns from dataframe
columns = data.columns.tolist()

# Filter the columns to remove data we don't want
columns = [c for c in columns if c not in ["Class"] ]

# store the variables we want to predicting on
target = "Class"
X = data.drop(target, 1)
Y = data[target]

# Print the shapes of X & Y
print(X.shape)
print(Y.shape)

# define a random state
state = 1

# define the outlier detection method
classifiers = {
    "Isolation Forest": IsolationForest(max_samples=len(X),
                                       contamination=outlier_fraction,
                                       random_state=state),
    "Local Outlier Factor": LocalOutlierFactor(
    n_neighbors = 20,
    contamination = outlier_fraction)
}



 # fit the model
n_outliers = len(Fraud)

for i, (clf_name, clf) in enumerate(classifiers.items()):

    # fit te data and tag outliers
    if clf_name == "Local Outlier Factor":
        y_pred = clf.fit_predict(X)
        scores_pred = clf.negative_outlier_factor_
    else:
        clf.fit(X)
        scores_pred = clf.decision_function(X)
        y_pred = clf.predict(X)

    # Reshape the prediction values to 0 for valid and 1 for fraudulent
    y_pred[y_pred == 1] = 0
    y_pred[y_pred == -1] = 1

    n_errors = (y_pred != Y).sum()

    # run classification metrics 
    print('{}:{}'.format(clf_name, n_errors))
    print(accuracy_score(Y, y_pred ))
    print(classification_report(Y, y_pred ))

然后它返回以下错误：

ValueError: could not convert string to float: '301.48 Change: $0.00'
and it's pointed to  `clf.fit(X)` line.

我配置错了什么？

【问题讨论】：

你传入X的数据有误，包含这个短语。
嗨@VivekKumar，我有一个大数据框，我能以某种方式忽略这种值吗？
没有。唯一的选择是要么不传递这样的整列，要么预先转换为数字。无论如何'301.48 Change: $0.00' 代表什么？你确定它对于单列而不是两列混合是正确的吗？
是的，它是正确的，但我们可以将它转换为第一个 float/isn't 值。例如，在这种情况下，我们可以使用 301.48 并忽略字符串的其余部分。
@AbdulRehman 如果您只想提取浮点/整数部分，请从列中解析出来并使用它。当您使用 fit 时，它只接受 floats.. 所以如果字符串（包括数字）确实表示某些东西，您可能想使用 TF-ID 或 BOW

标签： python machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

我们可以根据数据集的唯一性将数据集转换为数值数据值，您也可以从数据集中删除不必要的列。

您可以尝试以下方法：

df_full = pd.read_excel('input/samp.xlsx', sheet_name=0,)
df_full = df_full[df_full.filter(regex='^(?!Unnamed)').columns]
df_full.drop(['paymentdetails',], 1, inplace=True)
df_full.drop(['timestamp'], 1, inplace=True)
# Handle non numaric data
def handle_non_numaric_data(df_full):
    columns = df_full.columns.values

    for column in columns:
        text_digit_vals = {}
        def convert_to_int(val):
            return text_digit_vals[val]

        if df_full[column].dtype != np.int64 and df_full[column].dtype != np.float64:
            column_contents = df_full[column].values.tolist()
            unique_elements = set(column_contents)
            x = 0
            for unique in unique_elements:
                if unique not in text_digit_vals:
                    text_digit_vals[unique] = x
                    x+=1

            df_full[column] = list(map(convert_to_int, df_full[column]))

    return df_full

【讨论】：