Python 在列车上应用XGBoost&；测试数据

我有两个数据，一个csv文件中的train&test，它有超过385个功能，分别作为

df_train

和

df_test

加载

我已将目标功能（目标列）标识为“y”，y列在提供的测试数据集中不可用，即在

df\u测试中

在应用XGB之前，我已经应用了PCA，如下所示

from sklearn.decomposition import PCA 
pca = PCA(n_components = 0.95)

df_train = pca.fit_transform(df_train)
df_test = pca.fit_transform(df_test)

之后，我尝试应用XGBoost，如下所示：

import xgboost as xgb
params = {'ntrees':520,'eta':0.0045,"booster":"gblinear", "objective":"reg:linear"}

x_train = df_train.drop('y',axis = 0)
y_train = df_train['y']

dtrain = xgb.DMatrix(x_train,y_train)
dtest = xgb.DMatrix(df_test)


xg_reg = xgb.train(params = params,dtrain=df_train,num_boost_round=5)
preds = xg_reg.predict(df_test)

#to find the accuracy
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,preds))
print("RMSE: %f" % (rmse))

输出

AttributeError:'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'

如果能指引我的错误方向，我将不胜感激

需求-->。由于numpy数组没有方法
drop
，因此返回错误。在将
df\u train=pca.fit\u transform（df\u train）
转换为具有
df\u train=pca.fit\u transform（df\u train）
的numpy数组后，您尝试使用
df\u train.drop（'y'，轴=0）
删除列。因此，为了克服这个错误，我需要在对x\U列和df\U测试执行PCA和应用PCA之前，将x\U列和y\U列从
df\u列中分离出来？