Ich führe das Xgboost-Modell für eine sehr dünne Matrix.Feature-Namen müssen eindeutig sein - Xgboost
Ich erhalte diesen Fehler. ValueError: Feature-Namen müssen eindeutig sein
Wie kann ich damit umgehen?
Dies ist mein Code.
yprob = bst.predict(xgb.DMatrix(test_df))[:,1]
Nach dem der xgboost source code documentation Dieser Fehler tritt nur in one place - in einer DMatrix internen Funktion. Hier ist der Quellcode-Auszug:
if len(feature_names) != len(set(feature_names)):
raise ValueError('feature_names must be unique')
Also, der Fehlertext ist ziemlich literal hier; Ihr test_df hat mindestens einen doppelten Feature/Spaltennamen.
Sie haben pandas auf diesem Beitrag getaggt; das schlägt vor test_df ist ein Pandas DataFrame. In diesem Fall DMatrixliterally runs df.columns zu extrahieren feature_names. Überprüfen Sie Ihre test_df für Wiederholungsspaltennamen, entfernen Sie oder benennen Sie sie um und versuchen Sie es dann erneut DMatrix().
Eine Möglichkeit kann dies sein, Spaltennamen zu verwenden, die während der Vorbereitung der Daten eindeutig sind, und dann sollte es funktionieren.