我试图将CatBoost应用于我的一个分类特征列，但遇到了以下错误：
CatBoostError: Invalid type for cat_feature[non-default value idx=0,feature_idx=2]=68892500.0 : cat_features must be integer or string, real number values and NaN values should be converted to string.我可以使用独热编码，但这里很多人说CatBoost在这方面处理得更好，且不太容易使模型过拟合。
我的数据包括三列，’Country’，’year’，’phone users’。目标是’Country’，而’year’和’phone users’是特征。
数据：
Country year phone usersIreland 1989 978France 1990 854Spain 1991 882Turkey 1992 457... ... ...到目前为止我的代码如下：
X = df.loc[115:305]y = df.loc[80:, 0]cat_features = list(range(0, X_pool.shape[1]))Output: [0, 1, 2]X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_pool, y_pool, test_size=0.2, random_state=0)cbc = CatBoostClassifier(iterations=5, learning_rate=0.1)cbc.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_val, y_val), cat_features=cat_features, verbose=False)print("Model Evaluation Stage")在拟合CatBoost模型之前，我需要运行LabelEncoder吗？我在这里遗漏了什么？
回答：
正如您问题中包含的错误信息所述，所有分类特征都需要是字符串类型。要将'phone users'（或任何其他数据框列）转换为字符串类型，您可以使用df['phone users'] = df['phone users'].astype(str)。
CatBoost会根据其取值的唯一值数量，内部使用独热编码或目标编码对每个分类特征进行编码。无需事先使用LabelEncoder或OneHotEncoder对分类特征进行编码，详情请参见CatBoost文档。
