Вопрос или проблема
Я пытался закодировать строковые значения признака 'ProductCategory' в целые значения, но получил эту ошибку.
Также мне хотелось бы спросить, приведет ли кодирование меток этого признака к тому, что моя модель будет неправильно интерпретировать целые значения как 0<1<2.
Кодирование меток, если его не обработать повторно перед передачей в модель, наложит порядок на категории (а именно 0<1<3), о которых вы упомянули. Здесь, поскольку у вас, похоже, не так много категорий, кодирование с помощью one-hot является самым простым для реализации и также более эффективным (категориальные значения являются номинальными, а не порядковыми).
Эти две статьи являются неплохой отправной точкой для кодирования категорий в Python:
https://pbpython.com/categorical-encoding.html
https://medium.com/@contactsunny/label-encoder-vs-one-hot-encoder-in-machine-learning-3fc273365621
Что касается ошибки TypeError, можете ли вы дважды проверить, какой тип переменной train_df?
Ответ или решение
Ваша ошибка "String indices must be integers" возникает из-за того, что вы, вероятно, пытаетесь получить доступ к элементу строки или словаря с помощью неверного индекса. Эта ошибка часто возникает, когда вы ожидаете, что переменная является словарем или списком, но на самом деле она является строкой. Чтобы помочь вам лучше разобраться в этой проблеме, пожалуйста, проверьте следующие моменты:
-
Проверьте тип переменной: Убедитесь, что переменная, которую вы пытаетесь использовать (например,
train_df), действительно является DataFrame и содержит ожидаемую структуру данных. Вы можете использоватьprint(type(train_df))для этой проверки. -
Правильный доступ к данным: Если ваша переменная
train_df— это DataFrame, то для выбора столбца «ProductCategory» вы должны использовать квадратные скобки:train_df['ProductCategory']. Убедитесь, что вы не пытаетесь получить доступ к строковым значениям, как если бы это была структура с индексами.
Что касается процесса кодирования категориальных переменных, вы правы в своих опасениях относительно использования Label Encoding. При применении Label Encoding категории будут преобразованы в целые числа, что может ввести модель в заблуждение, так как она может интерпретировать эти числа как упорядоченные значения (например, 0 < 1 < 2).
В случае, если ваши категории не имеют натурального порядка (как в большинстве случае с продуктами), лучше использовать One-Hot Encoding. One-Hot Encoding создаст отдельные бинарные столбцы для каждой категории, что не позволит модели создавать ложные порядки между значениями.
Вот пример кода для выполнения One-Hot Encoding в Python с использованием pandas:
import pandas as pd
# Предположим, что train_df — это ваш DataFrame:
train_df = pd.DataFrame({
'ProductCategory': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B']
})
# Применяем One-Hot Encoding
train_df_encoded = pd.get_dummies(train_df, columns=['ProductCategory'], drop_first=True)
print(train_df_encoded)В этом коде drop_first=True используется для избежания проблемы мультиколлинеарности, убирая первый столбец, так как все информацию о категориях можно получить из других столбцов.
Для дальнейшего изучения тематики кодирования категориальных переменных, приведенные вами ссылки — это отличные ресурсы:
Если у вас есть дополнительные вопросы или возникнут трудности, пожалуйста, не стесняйтесь задавать их!