Python Sklearn模型无法接受TFIDF向量输入

我有一个随机森林回归模型。其想法是预测工资作为TFIDF向量输入的函数。标记化过程不会出现问题。我不确定为什么会触发以下错误：

从sklearn.employ导入随机森林回归器
rfr=随机回归（n_估计值=25）
rfr.fit（m0.tfidf，m0.target）
>>>>ValueError:无法将字符串转换为浮点：“UKN”

我的输入是这样的

打印（m0.tfidf）
>>>>
(0, 81730)    0.08678124719228941
(0, 81720)    0.4051829832483614
(0, 81308)    0.02466923385401487
(0, 80658)    0.09283202518518077
(0, 79980)    0.037640159320294915
(0, 78655)    0.08005811714948727
(0, 78110)    0.1397255873105042
(0, 78008)    0.03997373149323637
(0, 77736)    0.04180617133028598
(0, 77311)    0.05507981089212824
(0, 76997)    0.10662513817286097
(0, 75593)    0.027872186016968326
(0, 75568)    0.043971243890655834
(0, 74902)    0.04832667968768722
(0, 73157)    0.022533926065197177
(0, 72647)    0.0349761677792586
(0, 71808)    0.024035496522681176
(0, 71074)    0.10259091123985954
(0, 71068)    0.029069548629712276
(0, 69111)    0.034672135261239224
(0, 67955)    0.028020431168325064
(0, 67295)    0.08966352907219226
(0, 67271)    0.07466916102470975
(0, 65680)    0.07633327292778912
(0, 65582)    0.06302560391647538
: :
(33176, 14634)    0.06590551471195294
(33176, 13543)    0.10461979226562991
(33176, 13456)    0.13212282016340926
(33176, 13334)    0.06442044467320687
(33176, 13305)    0.08944519590878486
(33176, 12986)    0.12141184143278444
(33176, 12422)    0.07503587946081758
(33176, 12078)    0.055370951522851375
(33176, 12072)    0.05526753229884225
(33176, 11351)    0.06005084727061667
(33176, 11228)    0.04758053186984806
(33176, 10976)    0.05649949678481916
(33176, 10386)    0.03386386645277619
(33176, 10180)    0.0874550089809755
(33176, 10178)    0.10022395321154942
(33176, 8422) 0.041895956703497765
(33176, 5090) 0.042348177892434245
(33176, 4572) 0.03430959811550174
(33176, 3952) 0.03911645709026695
(33176, 3565) 0.053420564985650364
(33176, 3191) 0.03409252329522664
(33176, 2574) 0.06556944792700295
(33176, 2168) 0.03405895402746877
(33176, 804)  0.11463326965951669
(33176, 483)  0.03643119719769616
打印（m0.目标）
>>>>
作业模板id
0a1503121721392501811267 22.04
0a1503121721483290712244 24.51
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...  
z16092315345694244686913 33.38
z1609240007114166452790f 33.89
z1609261351036745094491a 28.85
Z160926161408106125891C 17.61
z16092623135294934160908 43.4

---

如您所见，m0是一个用户定义类的实例；它本质上只是一个数据包装器。如果您需要更多信息，请参阅我的相关问题

我认为“UNK”是个问题。它是字符串格式，可能位于其中一个数据点。您应该尝试将其转换为floatformat@DhavalTaunk-这是什么意思？这是sklearn提出的错误。所以“UNK”不是提供的输入（据我所知）。你确定所有的数据点都正确吗？您是否验证了所有数据点请在问题中添加tf idf生成代码。问题可能就在那里。