用Colab进行多分类中的Pycaret预测误差

Question

我正在使用Colab中的Pycaret库对这个数据集做一个简单的预测：

https://www.kaggle.com/andrewmvd/fetal-health-classification

当我运行我的代码：

from pycaret.utils import enable_colab 
enable_colab()


from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')


import pandas as pd
from pycaret.classification import *
from pandas_profiling import ProfileReport


df= pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Pycaret/fetal_health.csv")


df2 = df.iloc[:,:11]
df2['fetal_health'] = df['fetal_health']



test = df2.sample(frac=0.10, random_state=42, weights='fetal_health')
train = df2.drop(test.index)

test.reset_index(inplace=True, drop=True)
train.reset_index(inplace=True, drop=True)


clf = setup(data =train, target = 'fetal_health', session_id=42,
 log_experiment=True, experiment_name='fetal', normalize=True)

best = compare_models(sort="Accuracy")


rf = create_model('rf', fold=30)


tuned_rf = tune_model(rf, optimize='Accuracy')


predict_model(tuned_rf)

我得到了这个错误

​

​

我认为这是因为我的目标变量不平衡(参见img)，并导致预测不正确。

​

​

有人能帮我理解吗？Tks预先

Answer 1

我发现了问题所在:我的目标变量以值1开头，有3个不同的值。当Pycaret试图进行列表理解时(因为它以零索引开始)，这将产生一个错误。为了解决这个问题，我把我的变量从零开始，工作得很好。

Answer 2

莱安德罗

非常感谢您的解决方案！我对同一个数据集也有同样的问题！

答: Beal，我尝试了您的解决方案，但是仍然出现了相同的错误消息，所以我尝试了Leandro的解决方案，问题是，实际上，目标以1开头，而不是0。谢谢你对如何减少代码的建议！