UFuncTypeError: ufunc ‘maximum’ did not contain a loop with signature matching types (dtype(‘<U21’), dtype(‘<U21’)) -> None

2024年6月8日2024年6月17日

エラーが発生しました。これは、OneHotEncoder が文字列データを処理できないためです。OneHotEncoder は、数値データのみを受け入れます。

この問題を解決する方法の1つは、カテゴリカル変数を数値データに変換することです。例えば、ラベルエンコーディングを使用して各カテゴリを整数値にマッピングすることができます。

以下は、ラベルエンコーディングを使用してカテゴリカル変数を処理する方法です。

python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# カテゴリカル変数の列を選択する
categorical_cols = ['original_product_code', 'product_name', 'product_maker_number', 'maker_code', 'supplier_number', 'size']

# LabelEncoder を使用して各列をエンコードする
label_encoders = {}
for col in categorical_cols:
    label_encoders[col] = LabelEncoder()
    X_train[col] = label_encoders[col].fit_transform(X_train[col])

# エンコードされた特徴量を使用してモデルをトレーニングする
model.fit(X_train, y_train)

このコードでは、カテゴリカル変数の各列に対して LabelEncoder を使用してエンコードを行います。その後、エンコードされた特徴量を使用してモデルをトレーニングします。

ただし、ラベルエンコーディングは順序を導入する可能性があるため、モデルによっては影響を与える可能性があります。そのため、One-Hotエンコーディングを使用することをお勧めします。しかし、OneHotEncoder は文字列データを処理できないため、カテゴリカル変数を数値データに変換する必要があります。