Ao executar o seguinte trecho, recebi essa mensagem
ValueError: could not convert string to float: 'Sim':
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smt = SMOTE(random_state=123) # Instancia um objeto da classe SMOTE
X, y = smt.fit_resample(X, y) # Realiza a reamostragem do conjunto de dados
Estou seguindo todos os passos da aula, usando o Colab do Google.
hoje, com a Alura e o Google Gemini
O erro "ValueError: could not convert string to float: 'Sim'" ocorre porque o algoritmo SMOTE está tentando reamostrar o conjunto de dados, mas o seu conjunto de dados contém valores não numéricos (provavelmente a string 'Sim') que não podem ser convertidos em números de ponto flutuante.
O SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) é um algoritmo de reamostragem que opera em conjuntos de dados numéricos. Se o seu conjunto de dados contiver colunas com valores categóricos ou strings, você precisará pré-processá-los antes de aplicar o SMOTE.
Aqui estão algumas etapas que você pode seguir para lidar com esse problema:
Codificação de Variáveis Categóricas: Se você tiver variáveis categóricas em seu conjunto de dados, precisará codificá-las para valores numéricos antes de usar o SMOTE. Você pode usar técnicas como a codificação one-hot (variáveis fictícias) ou codificação de rótulos para converter variáveis categóricas em números.
Remoção de Strings e Valores Não Numéricos: Se o conjunto de dados contiver colunas com strings ou valores não numéricos que não podem ser convertidos, você precisará removê-los do conjunto de dados ou convertê-los em valores numéricos adequados.
Separação de Features e Target:
Certifique-se de que a variável X contenha apenas as features (variáveis independentes) e a variável y contenha o target (variável dependente) que você deseja prever.
Pré-processamento Geral: Além disso, você pode precisar fazer outros tipos de pré-processamento, como preenchimento de valores ausentes, normalização, etc., dependendo dos requisitos do seu modelo.
Certifique-se de verificar o tipo de dados de todas as colunas em seu conjunto de dados e realizar o pré-processamento necessário para garantir que o SMOTE possa ser aplicado corretamente. Se necessário, você também pode compartilhar mais detalhes sobre a estrutura do seu conjunto de dados para obter assistência mais específica.
Já passei por isso. O problema é que o SMOTE te dá o conteúdo da célula com problema, mas não te diz em qual coluna. Para saber a coluna use:
df_a_pesquisar.isin(['Sim']).any(axis=0) ## use para pesquisar o conteúdo em uma coluna que você não sabe o nome, mas que o conteúdo é 'Sim'
Você receberá a lista de colunas, com True ou False
Aí é só verificar em qual coluna ocorre o valor True