我在训练数据上使用以下代码对标签进行了编码，代码运行环境为python 3

from sklearn.preprocessing import LabelEncoderle = preprocessing.LabelEncoder()                      dframe["hair"] = le.fit_transform(dframe["hair"])          dframe["beard"] = le.fit_transform(dframe["beard"])         dframe["scarf"] = le.fit_transform(dframe["scarf"])  

在训练完模型后，我想通过用户输入来测试它

我尝试使用以下代码对用户输入进行编码:

user_input["hair"] = le.transform(user_input["hair"])user_input["beard"] = le.transform(user_input["beard"])user_input["scarf"] = le.transform(user_input["scarf"])

但我收到了以下错误:

TypeError: ‘<‘ not supported between instances of ‘int’ and ‘str’

我在S/O上看到了这个问题的多个重复问题，但仍然找不到解决方案。所以请不要标记它为重复问题，友好地提供一个有用的解决方案。我是机器学习初学者，所以请随意指出代码中的任何错误，你也可以要求查看完整的代码。

回答：

标签编码器保存了从分类输入到数字的转换。然而，当你多次拟合它时，它只保存最后一个(‘scarf’)。当你尝试转换用户输入的头发数据时，使用的输入值不匹配。

解决方案是拟合三个标签编码器:

le_hair = preprocessing.LabelEncoder()le_beard = preprocessing.LabelEncoder()                      le_scarf = preprocessing.LabelEncoder()                                            dframe["hair"] = le_hair.fit_transform(dframe["hair"])          dframe["beard"] = le_beard.fit_transform(dframe["beard"])         dframe["scarf"] = le_scarf.fit_transform(dframe["scarf"])  

然后分别使用这些编码器来转换新的输入数据。