问题描述
我正在逐步跟踪kaggle的课程部分。有些事情我无法弄清楚。.我试图预测我的模型，但是它不起作用，我搜索了一些主题，但是找不到有用的东西..这是代码的最后一部分;
> df
ID val1 sig1 val2 sig2 val3 sig3 first_val first_val_value
1 ID1 0 0.76 0.25 0.65 0.26 0.64 - -
2 ID2 1 0.15 0.81 0.09 0.24 0.62 val1 1
3 ID3 0 0.35 0.21 0.55 0.16 0.65 val1 0
4 ID4 0 0.66 0.06 0.88 -0.10 0.80 - -
5 ID5 0 0.70 0.18 0.09 0.22 0.04 val2 0.18
6 ID6 0 0.72 NA NA NA NA - -
一键编码删除索引；放回去
final_encoder =OneHotEncoder(handle_unkNown='ignore',sparse=False)
final_X_train = pd.DataFrame(final_encoder.fit_transform(X_train[low_cardinality_cols]))
final_X_valid = pd.DataFrame(final_encoder.transform(X_valid[low_cardinality_cols]))
final_X_train.index =X_train.index
final_X_valid.index =X_valid.index
将一键编码列添加到数字特征
num_X_train = X_train.drop(object_cols,axis=1)
num_X_valid = X_valid.drop(object_cols,axis=1)
直到这里没有问题..但是当我运行这部分时；
final_2_X_train =pd.concat([num_X_train,final_X_train],axis=1)
final_2_X_valid =pd.concat([num_X_valid,final_X_valid],axis=1)`
我遇到了错误:: final_X_test =pd.DataFrame(final_encoder.transform(X_test))
preds_test = final_X_test`
我在github和stackoverflow上搜索的东西也没有用..知道吗？ 顺便说一句，如果您想查看完整的代码：https://www.kaggle.com/ugurlumucahit/exercise-categorical-variables
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
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