Julia 机器中的SCIX类型与型号不兼容

我试图使用MLJ来训练一些使用随机森林分类器的数据。为了做到这一点，我将

强制

我的分类变量设置为

多类

（scitype），并将连续特性设置为

连续

。（我还将目标变量scitype更改为

多类

）

但是，当我构造机器对象时，我得到以下警告：

 mach = machine(forest, X,y)

 ┌ Warning: The scitype of `X`, in `machine(model, X, ...)` is incompatible 
 with `model=RandomForestClassifier @695`:
 │ scitype(X) = Table{Union{AbstractArray{Continuous,1}, 
 AbstractArray{Multiclass{8},1}, AbstractArray{Multiclass{3},1}, 
 AbstractArray{Multiclass{14},1}, AbstractArray{Multiclass{7},1}, 
 AbstractArray{Multiclass{12},1}}}
 │ input_scitype(model) = Table{var"#s45"} where var"#s45" 
 <:Union{AbstractArray{var"#s13",1} where var"#s13"<:Count, 
 AbstractArray{var"#s13",1} where var"#s13"<:OrderedFactor, 
 AbstractArray{var"#s13",1} where var"#s13"<:Continuous}.

我用连续的特性测试了模型，效果很好。因此，分类变量（使用scitype

Muticlass

）是不正确的，但不能完全弄清楚它是什么。知道我做错了什么吗？

不支持

多类

scitype

一种可能的解决方案是将表的分类列扩展为一个热编码列，如中所示

 mach = machine(forest, X,y)

 ┌ Warning: The scitype of `X`, in `machine(model, X, ...)` is incompatible 
 with `model=RandomForestClassifier @695`:
 │ scitype(X) = Table{Union{AbstractArray{Continuous,1}, 
 AbstractArray{Multiclass{8},1}, AbstractArray{Multiclass{3},1}, 
 AbstractArray{Multiclass{14},1}, AbstractArray{Multiclass{7},1}, 
 AbstractArray{Multiclass{12},1}}}
 │ input_scitype(model) = Table{var"#s45"} where var"#s45" 
 <:Union{AbstractArray{var"#s13",1} where var"#s13"<:Count, 
 AbstractArray{var"#s13",1} where var"#s13"<:OrderedFactor, 
 AbstractArray{var"#s13",1} where var"#s13"<:Continuous}.

trainRows, testRows = partition(eachindex(y),0.7, shuffle = true)
MLJ.fit(mach, rows = trainRows)

Inputs are tables with ordinal columns. That is, the element scitype
of each column can be `Continuous`, `Count` or `OrderedFactor`.