我尝试按照这里的说明设置我的GBDTLRClassifier。首先,我对我的列进行了标签编码。然后我定义了我的分类和连续特征,将列名放入两个列表中。
cat # categorical column namesconts # continuous column namesgbm = lgb.LGBMClassifier(n_estimator = 90)classifier = GBDTLRClassifier(gbm, LogisticRegression(penalty='l2'))dm = DataFrameMapper([([cat_col], CategoricalDomain()) for cat_col in cat] + [(conts, ContinuousDomain())])pipeline = PMMLPipeline([('mapper', dm), ('classifier', classifier)])pipeline.fit(df[cat + conts], df['y'], classifier__gbdt__eval_set=[(val[cat + conts], val['y'])], classifier__gbdt__early_stopping_rounds = 5, classifier__gbdt__categorical_feature=cat)pp = make_pmml_pipeline(pipelin, target_fields=['y'])sklearn2pmml(pp, '/tmp/lgb+lr.pmml')
我在拟合过程中遇到了错误消息:TypeError: Wrong type(str) or unknown name(root) in categorical_feature
。而root
确实存在于cat
中。看起来lgbm不知道哪些列是分类特征,这很令人困惑。
此外,当我删除映射部分时,虽然没有拟合错误,但在制作pmml文件时转换失败,显示消息:transformer object of the first step does not specify the number of input features
。
有没有人能告诉我如何让这个过程正常工作?谢谢
回答:
根据这里的评论,需要在将字符串列名发送到categorical_feature
时设置feature_name
。这里有点棘手。