Python的XGBoost分类器无法进行“predict”：TypeError：数据类型不支持。

Question

我有这样的数据集:

print(X_test.dtypes)
metric1                    int64
rank                     float64
device_type                 int8
NA_estimate              float64

当我尝试对这个数据集进行预测时，会出现以下错误：

y_test_pred_xgb = clf_xgb.predict(xgb.DMatrix(X_test))
TypeError: Not supported type for data.<class 'xgboost.core.DMatrix'>

我搜索了一会儿，但只发现了关于object变量数据类型引起问题的讨论。我的数据还有其他问题吗，还是问题出在其他地方？我已经查看了各种博客和Kaggle的代码，但没有找到解决方法。

- user2205916

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源代码表明您的类型是正确的（https://github.com/dmlc/xgboost/blob/e7d17ec4f4a091bac58c1d241be3f4969400b874/python-package/xgboost/core.py#L220），但是也许尝试使用 as.type() 将 int8 更改为 int64？同时，请检查您的数字变量中是否只有数值。 - jared_mamrot

Answer 1

我曾经遇到过同样的问题，通过使用 np.float32() 进行数据类型转换解决了这个问题:

model.predict(np.float32(X_test))

- Azzam Radman

Answer 2

我遇到了同样的问题。你的clf_xgb模型对象是Scikit-Learn API的一种实现。DMatrix是XGBoost内部使用的数据结构。也许这导致了问题。

你可以尝试以下方法：

clf_xgb.get_booster().predict(xgb.DMatrix(X_test))

在我的情况下，这个方法有效。

- CyberPlayerOne