Python 使用RFC解决泰坦尼克号（Kaggle）数据集，未知标签类型：'；未知'；

我正在使用RFC解决Titanic Kaggle数据集，在将数据拟合到模型时，出现了一个错误，显示为“未知标签类型”“未知”。我觉得错误在y中，但我什么也找不到

data = pd.read_csv('train.csv')
data = data.fillna(data.mean())
data = data.replace('male',1)
data = data.replace('female',0)
data = data.replace('S',0)
data = data.replace('C',1)
data = data.replace('Q',2)
data['Embarked'] = data['Embarked'].fillna('S')
data = data[data.Embarked != 'S']
y = data.Survived
np.unique(y)
features = ['Pclass','Sex','Age','Fare','SibSp','Parch','Embarked']
X = data[features]
trainX,trainY,valX,valY = train_test_split(X,y,random_state = 1)  
titanmodel = RandomForestClassifier(random_state = 1)
titanmodel.fit(trainX,trainY)  

带有错误的模型拟合零件
ValueError:未知标签类型：“未知”
另外，如果你有更好的方法，请告诉我。 提前感谢

的结果是X_列、X_测试、y_列、y_测试，您正在代码中以不同的顺序分配值

更改行：

trainX,trainY,valX,valY = train_test_split(X,y,random_state = 1)  

通过这个：

trainX,valX,trainY,valY = train_test_split(X,y,random_state = 1)  

您将能够使用正确的参数拟合模型。

的结果是X\u列、X\u测试、y\u列、y\u测试，并且您正在代码中以不同的顺序分配值

更改行：

trainX,trainY,valX,valY = train_test_split(X,y,random_state = 1)  

通过这个：

trainX,valX,trainY,valY = train_test_split(X,y,random_state = 1)  

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您将能够使用正确的参数来拟合模型。

功能舱也缺少值。有关整个解决方案，请参阅。功能舱也缺少值。请参阅完整的解决方案。非常感谢！这样一个随机的错误！我很高兴这对你有帮助。请接受我的回答，如果你认为它值得的话，请投它一票@交叉配合一吨！这样一个随机的错误！我很高兴这对你有帮助。请接受我的回答，如果你认为它值得的话，请投它一票@十字架