获取值错误：无法将字符串转换为浮点值：随机林分类器中的“管理”问题

Question

创建随机森林分类器模型以获取准确度评分数据。在文件中，它由数字、浮点、字符串类型的数据组成。遇到问题：-ValueError:无法将字符串转换为浮点：“管理”

import numpy as np
import random 
from sklearn import metrics

data = pd.read_csv("C:\\Users\\username\\Documents\\train.csv")  # reading csv file #
#data.head(10)
X = data.iloc[:, 0:17].values
y = data.iloc[:, 4].values


from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)


from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=5)
clf.fit(X_train,y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)


from sklearn.metrics import accuracy_score

print(accuracy_score(y_test, y_pred))

28 29 clf=RandomForestClassifier（n_估计器=5）中的ValueError回溯（最近一次调用）---

~\AppData\本地\连续\anaconda3\lib\site-包\sk学\合奏\forest.py适合（自我，X，y，sample_weight）247 248#验证或转换输入数据-

检查数组中的~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\sklearn\utils\validation.py（数组、接受稀疏、接受大稀疏、数据类型、顺序、复制、强制所有有限、确保二维、允许nd、确保最小样本、确保最小特征、警告数据类型、估计）494尝试：495警告。simplefilter（'错误'、复杂警告）--

asarray中的~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\numpy\core\numeric.py（a，dtype，order）536 537“”--

ValueError:无法将字符串转换为浮点：“管理”

在[]中：

Answer 1

我不能评论，所以我在这里发布。

首先，为了确保：

## I think you missed a 'd' in that variable name
ata = pd.read_csv("C:\\Users\\username\\Documents\\train.csv") 

我认为你应该向我们提供你的输入数据样本。您的其中一列似乎包含特定类型的数据集ValueError（“不支持复杂数据”）

一般来说，在导入数据时，在向算法输入数据之前，您应该至少进行一些基本的预处理，以确保数据格式正确。