問題タブ [smote]

不均衡なデータセットのバランスをとるために、imblearn over_sampling SMOTE 手法を使用しています。

ここに私のサンプルコードがあります

そのため、SMOTE モデルに適合させようとすると、属性エラーが表示されます。AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'name' .この問題に関して誰か助けてくれますか?

また、ライブラリをpipでインストールしました

Windows-10-10.0.15063-SP0 Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (デフォルト、2018 年 3 月 29 日 13:32:41) [MSC v.1900 64 ビット (AMD64)] NumPy 1.17.4 SciPy 1.3.2 Scikit-Learn 0.22 上記がインストールされているバージョンです。

機能とターゲットの出力 機能の出力 ターゲットの出力

不十分で不均衡なデータを使用して、チケット販売の見積もりに取り組んでいます。このような問題を解決するために、smogn パッケージの smoter (回帰用の smote) を使用しています。しかし、モデルを実行するたびに、ターゲットに対して異なる予測が得られます。smoter は毎回異なる出力データを生成すると思います。このランダムな状態を修正する方法はありますか?

ここでできることを教えてください。以下はコード スニペットです。

グリッド検索の実行中にエラーが発生しましたが、誰か助けてもらえますか? このエラーを解決できません。

私のコード:

このエラーが発生しています：

TypeError: チェーンのすべての中間ステップは、fit と transform または fit_resample (両方ではない) を実装する推定器であるか、文字列 'passthrough' '0.005' (type ) である必要があります)。