我目前正在尝试使用决策树分类器训练数据集,但无法使train_test_split正常工作。
在下面的代码中,CS是目标输出,而功能输入是EN SN JT FT PW YR LO LA。
通过OHL的所有变量均为稀疏矩阵格式,而其他变量则为直接从数据帧获取的数组。
def OHL(x, column): #OneHotEncoder
le = LabelEncoder()
enc = OneHotEncoder()
Labeled = le.fit_transform(x[column].astype(str))
return enc.fit_transform(Labeled.reshape(-1,1))
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df = pd.read_csv('h1b_kaggle.csv')
df = df.drop(['Unnamed: 0','WORKSITE'],1)
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CS = OHL(df, 'CASE_STATUS')
EN = OHL(df, 'EMPLOYER_NAME')
SN = OHL(df, 'SOC_NAME')
JT = OHL(df, 'JOB_TITLE')
FT = OHL(df, 'FULL_TIME_POSITION')
PW = np.array(df['PREVAILING_WAGE'])
YR = OHL(df, 'YEAR')
LO = np.array(df['lon'])
LA = np.array(df['lat'])
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