scikit-learn (ランダム フォレスト) でモデルを作成し、保存しました。次に、このモデルを再度読み込み、トレーニングに使用したのと同じデータセットに適用しようとしました。そして、エラーメッセージが表示されます
「文字列を float に変換できませんでした」
いくつかのカテゴリ変数があるためです。しかし、モデルを保存する前に、エラーなしでこのモデルをこのデータ セットに適用できました。問題は、モデルを保存したときに、これらの 2 つのカテゴリ変数に関する情報が保存されなかったことです。実際のところLabelencoder、これらの変数に使用しました。これらのカテゴリ変数に関する情報を保存して、保存されたモデルが「フレッシュフィット」モデルと同様に機能する方法はありますか? 前もって感謝します！