scikit-learn报”ValueError: At least one category is needed to uniquely determine the bins when bins==’category’ “的原因以及解决办法

目录

• 问题原因
• 解决办法

问题原因

该错误通常出现在使用sklearn中的一些数据预处理函数时，比如使用KBinsDiscretizer将连续特征离散化时，具体原因是至少要有一个类别才能确定分组。在使用KBinsDiscretizer函数时，如果指定strategy='quantile'，则会按照百分位数将数据分组。但是，如果数据集中没有类别，则无法通过百分位数来确定分组。

解决办法

1.检查数据集中是否存在类别。如果没有类别，考虑通过特征工程/数据清洗等方式增加一些类别或者进行选择和采样。

2.如果找不到自变量中单一的特征，则可以使用基于聚类或者其他统计方法来生成新的分类特征。

3.可以尝试使用其他离散化策略，例如strategy='uniform'或strategy='kmeans'，它们不依赖于数据中的类别数量。

4.如果不需要进行离散化，则可以尝试通过标准化、归一化等方式对连续特征进行预处理。