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python - Catboost 预测返回错误特征在数据集中标记为不同

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:59:01 31 4
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我用 catboost 训练了二元分类器,测试数据中的相同特征会返回此错误;

catboost/libs/data/model_dataset_compatibility.cpp:47: Feature MERCHANT_ID is Categorical in model but marked different in the dataset

这是什么意思,有人知道吗?谢谢。

最佳答案

看起来 MERCHANT_ID 在训练期间(拟合阶段)被处理为分类列,并且您将其索引提供为分类列,但在预测测试数据期间,MERCHANT_ID 具有不同的类型,或者您的列发生了变化,因此模型期望在不同的索引位置看到该列。

验证 X_train 和 X_test 中的列位置是否相同。

关于python - Catboost 预测返回错误特征在数据集中标记为不同,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59797528/

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