TypeError：编码器要求他们的输入是统一的字符串或数字。已获取[&#39；int&39；，&#39；str&#39；] [英] TypeError: Encoders require their input to be uniformly strings or numbers. Got ['int', 'str']

问题描述

我已经引用了帖子here、here和here。不要将其标记为重复。

我正在处理一个二进制分类问题，其中我的数据集具有类别列和数值列。

但是，有些分类列混合了数值和字符串值。然而，它们仅指示类别名称。

例如，我有一个名为biz_category的列，它的值类似于A,B,C,4,5等。

我猜下面的错误是由于类似4 and 5的值引发的。

因此，我尝试在下面将它们转换为category数据类型。(但仍不起作用)

cols=X_train.select_dtypes(exclude='int').columns.to_list()
X_train[cols]=X_train[cols].astype('category')

我的数据信息如下

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 683 entries, 21 to 965
Data columns (total 9 columns):
 #   Column                                           Non-Null Count  Dtype   
---  ------                                           --------------  -----   
 0   Feature_A                                        683 non-null    category
 1   Product Classification                           683 non-null    category
 2   Industry                                         683 non-null    category
 3   DIVISION                                         683 non-null    category
 4   biz_category                                     683 non-null    category
 5   Country                                          683 non-null    category
 6   Product segment                                  683 non-null    category
 7   SUBREGION                                        683 non-null    category
 8   Quantity 1st year                                683 non-null    int64   
dtypes: category(8), int64(1)

所以，在dtype转换后，当我尝试以下SMOTENC时，我得到一个错误

print("Before OverSampling, counts of label '1': {}".format(sum(y_train == 1)))
print("Before OverSampling, counts of label '0': {} 
".format(sum(y_train == 0)))
cat_index = [0,1,2,3,4,5,6,7]
# import SMOTE module from imblearn library
# pip install imblearn (if you don't have imblearn in your system)
from imblearn.over_sampling import SMOTE, SMOTENC
sm = SMOTENC(categorical_features=cat_index,random_state = 2,sampling_strategy = 'minority')
X_train_res, y_train_res = sm.fit_resample(X_train, y_train)

这将导致如下所示的错误

---------------------------------------------------------------------------类型回溯错误(最近的呼叫 最后) ~AppDataRoamingPythonPython39site-packagessklearnutils_encode.py In_UNIQUE_PYTHON(VALUES，RETURN_INVERSE) 一百三十四 -->；135 UNIQUES=已排序(UNIQUES_SET) 136唯一扩展(Missing_Values.To_List())

TypeError：‘str’和‘int’的实例之间不支持‘<；’

在处理上述异常时，发生了另一个异常：

TypeError回溯(最近调用 最后) C:UsersSATHAP~1AppDataLocalTemp/ipykernel_31168/1931674352.py输入 6来自Imblearn.Over_Samples导入SMOTENC 7 sm=SMOTENC(CATEGORIC_FEATURES=CAT_INDEX，RANDOM_STATE=2，SAMPLICATION_STARTICY=‘少数’) ->；8 X_TRAIN_RES，Y_TRAIN_RES=sm.fit_resample(X_TRAIN，Y_TRAIN) 9. 10 print(‘过采样后，序列形状_X：{}’.格式(X_序列_res.Shape))

~AppDataRoamingPythonPython39site-packagesimblearnase.py输入 适配重采样(自身、X、Y)(_R) 81) 八十二 ->；83输出=自身。FIT_RESAMPLE(X，Y) 84 85 y=(

~AppDataRoamingPythonPython39site-packagesimblearnover_sampling_smotease.py 在Fit_Resample(Self，X，y)中 五百一十一 512#OneHotEncode的输入需要密集 -->；513 X_ohe=self.ohe.fit_Transform( 514如果为parse.issparse(X_Category Ical)，则为X_Category ical.toarray()，否则为X_Category ical 515)

~AppDataRoamingPythonPython39site-packagessklearnpreprocessing_encoders.py In Fit_Transform(自身、X、Y) 486& 487 SELF._VALIDATE_KEYS() -->；488返回SUPER().fit_Transform(X，y) 四百八十九 490 def变换(自身，X)：

~AppDataRoamingPythonPython39site-packagessklearnase.py输入 FIT_Transform(自身、X、Y、**FIT_PARAMS) 850如果y为None： 851#参数1的拟合法(无监督变换) -->；852返回self.fit(X，**fit_pars).Transform(X) 853其他： 854#参数2的拟合方法(监督变换)

~AppDataRoamingPythonPython39site-packagessklearnpreprocessing_encoders.py In Fit(自身、X、Y) 459&； 460自._验证_关键字() -->；461自.适合(X，HANDLE_UNKNOWN=self.HANDLE_UNKNOWN，FORCE_ALL_FINITED=&QOOT；ALLOW-NaN"；) 462 self.drop_idx=self._COMPUTE_DROP_IDX() 463退货自我

~AppDataRoamingPythonPython39site-packagessklearnpreprocessing_encoders.py In_Fit(自身、X、句柄_未知、FORCE_ALL_FINITED) 92 xi=X_LIST[i] 93如果self.ategories==自动(&Q；)： ->；94只猫=_唯一(Xi) 其他95项： 96猫=np.array(self.ategories[i]，dtype=xi.dtype)

~AppDataRoamingPythonPython39site-packagessklearnutils_encode.py IN_UNIQUE(值，RETURN_INVERSE) 29&； 30如果values.dtype==对象： ->；31 RETURN_UNIQUE_PYTHON(VALUES，RETURN_INVERSE=RETURN_INVERSE) 32#数字 33 out=np.Unique(值，RETURN_INVERSE=RETURN_INVERSE)

~AppDataRoamingPythonPython39site-packagessklearnutils_encode.py In_UNIQUE_PYTHON(VALUES，RETURN_INVERSE) 138除类型错误外： 139个类型=已排序(t.限定名集合中的t(V)表示值中的v) -->；140提升类型错误( 141；编码者要求他们的输入是统一的。 142 f字符串或数字。已获取{类型}

TypeError：编码器要求其输入为统一字符串或 数字。已获取[‘int’，‘str’]

我是否也应该将y_train转换为分类的？目前为int64。

请帮帮忙

推荐答案

问题原因

SMOTE要求每个类别/数值列中的值具有统一的数据类型。从本质上讲，您不能在任何列中使用混合数据类型，在本例中为biz_category列。此外，仅仅将列转换为分类类型并不一定意味着该列中的值将具有统一的数据类型。

可能的解决方案

此问题的一种可能的解决方案是对具有混合数据类型的那些列中的值进行重新编码，例如，您可以使用LABLEENCODER，但我认为在您的情况下，只需将dtype更改为string也可以。

这篇关于TypeError：编码器要求他们的输入是统一的字符串或数字。已获取[&#39；int&39；，&#39；str&#39；]的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！