求解！报错Experimental support for categorical data is not implemented for current tree method yet的解决方法

Question

想构建模型并进行评价，运用到了gxboost的fit方法，但是报错，第一次用不清楚怎么解决
代码为

在处理时报错，求各位程序员讲解
数据样式为

之前做了特征选择，截图为

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在尝试使用XGBoost库构建分类器时遇到了错误。这个错误信息表明XGBoost目前还不支持对分类数据（categorical data）的实验性处理。在你的代码中，似乎你正在处理的是分类数据，例如"Genetics"、"Hormonal"等字段。

解决这个问题的一种方法是将分类数据编码为数值数据，这可以通过独热编码（One-Hot Encoding）来实现。这样，每个类别都会被转换为一个独立的二进制特征，而不是单一的类别标签。在Python中，我们可以使用pd.get_dummies()函数来完成这个任务。

下面是修改后的代码片段，包括了独热编码的过程：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 假设df是你从CSV文件读取的数据
df = pd.read_csv('1.csv')

# 将所有列视为分类数据（根据你的需求调整这个列表）
categorical_features = ['Genetics', 'Hormonal', 'Stress', 'Age', 'Poor_Hair_Care_Habits', 'Environmental_Factors', 'Smoking', 'Weight_Loss']

# 对分类特征进行独热编码
df_dummies = pd.get_dummies(df[categorical_features], drop_first=True)

# 合并原始数值特征和独热编码后的特征
df_encoded = df.drop(categorical_features, axis=1).join(df_dummies)

# 进行特征选择（这里保持不变，但注意可能需要适应编码后的特征名）
# ...

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df_encoded, y, test_size=0.25, random_state=15)

# 构造模型
model = XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=2)
eval_set = [(x_test, y_test)]

# 使用LogLoss作为评估指标
model.fit(x_train, y_train, eval_metric="LogLoss", eval_set=eval_set, verbose=False)

# 预测
y_pred_rf = model.predict(x_test)

# 输出混淆矩阵
class_report_rf = classification_report(y_test, y_pred_rf)
print(class_report_rf)

这段代码首先读取CSV文件中的数据，然后对指定的分类特征进行独热编码。接着，它将编码后的特征与原始的数值特征结合在一起。之后，按照原计划进行特征选择和模型训练。这样应该可以避免“Experimental support for categorical data is not implemented for current tree method yet”的错误。

确保已经安装了所需的库（比如pandas、numpy和sklearn），并且你的数据集已经被正确地读入到df变量中。如果你的数据存储结构不同，你可能需要相应地调整读取和处理数据的部分。

此外，你还需要确保你的XGBoost版本支持处理独热编码后的数据。如果你仍然遇到问题，可能需要更新XGBoost库至最新版本。