我正在解决一个决策树分类问题。代码如下

import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入决策树分类器from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入训练测试分割函数from sklearn import metrics # 导入scikit-learn的度量模块用于准确性计算col_names = ['pregnant', 'glucose', 'bp', 'skin', 'insulin', 'bmi', 'pedigree', 'age', 'label']# 加载数据集pima = pd.read_csv("diabetes.csv", header=None, names=col_names)# 将数据集分割为特征和目标变量feature_cols = ['pregnant', 'insulin', 'bmi', 'age','glucose','bp','pedigree']X = pima[feature_cols] # 特征y = pima.label # 目标变量# 将数据集分割为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1) # 70% 训练和 30% 测试# 创建决策树分类器对象clf = DecisionTreeClassifier()# 训练决策树分类器clf = clf.fit(X_train,y_train)# 预测测试数据的响应y_pred = clf.predict(X_test)

数据集预览: dataset

我遇到了一个错误

ValueError: could not convert string to float: 'Pregnant'

请帮我解决这个错误。

回答：

将读取csv文件数据的这行代码改为包含标题的方式:

从:

pima = pd.read_csv("diabetes.csv", header=None, names=col_names)

改为

pima = pd.read_csv("diabetes.csv") # 这将导入包含csv文件中标题名称的数据文件，之后如果需要可以更改标题名称。

或者手动删除顶部行，使用以下代码:

pima = pima.iloc[1:]