目标变量对数转换后的 SelectKBest ValueError

【问题标题】：SelectKBest ValueError after Log-Transformation of Target-Variable目标变量对数转换后的 SelectKBest ValueError
【发布时间】：2023-12-24 01:13:01
【问题描述】：

我目前正在对 Ames Iowa 数据集中的房价进行一些分析。我已经成功地处理了数据并删除了所有缺失值等，我即将进行一些回归分析。我想建立三个回归模型，第一个具有两个最佳特征，第二个具有 15 个特征，第三个具有所有可用变量。我正在使用 SelectKBest 进行特征选择。我的目标变量是我对数转换的“SalePrice”。出于某种原因，我总是从 SelectKBest 收到值错误。有趣的是，如果我不对“SalePrice”进行对数转换，一切正常。我检查了目标变量的 dtype 并按预期显示了一个浮点数。
有人可以帮帮我吗？
我真的很感激！

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn feature-selection sklearn-pandas valueerror

【解决方案1】：

你正在使用

SelectKBest(chi2)

根据documentation of chi2：

参数：

X : {array-like, sparse matrix}, shape = (n_samples, n_features_in)
    Sample vectors.

y : array-like, shape = (n_samples,)
    Target vector (class labels).

chi2 仅适用于分类任务，不适用于回归。您当前预测销售价格的问题是回归任务，因此是错误的。

也许尝试用f_regression 代替chi2

【讨论】：