Это простой CSV файл:
A,B,C
Hello,Hi,0
Hola,Bueno,1
Очевидно, что реальный набор данных намного сложнее, чем этот, но он воспроизводит ошибку. Я пытаюсь создать для него случайный классификатор леса, например:
cols = ['A','B','C']
col_types = {'A': str, 'B': str, 'C': int}
test = pd.read_csv('test.csv', dtype=col_types)
train_y = test['C'] == 1
train_x = test[cols]
clf_rf = RandomForestClassifier(n_estimators=50)
clf_rf.fit(train_x, train_y)
Но я просто получаю эту трассировку при вызове fit():
ValueError: could not convert string to float: 'Bueno'
версия scikit-learn - 0.16.1.