我有 2 个列表features和labels.
features包含疾病、年龄、性别、PIN。
labels包含健康计划。
用户通过user_input，格式为features. 所以，代码应该预测健康计划的使用用户DecisionTree的sklearnAPI。
正如一些参数features是Strings。例如疾病和性别。我正在对它们进行编码LabelEncoder以避免错误 ' ValueError: could not convert string to float' 。
现在，使用后Label Encoder，我得到以下异常 ' ValueError: bad input shape'
如何解决问题并再次反转已完成的编码以避免String to Float错误。请帮忙。
from sklearn import tree
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
features = [['TB' , 28, …