SMOTE函数使用出现错误

问题遇到的现象和发生背景

data_x_downsampled,data_y_downsampled=RandomOverSampler(random_state=123).fit_resample(reduced_df, y_train)
data_x_downsampled,data_y_downsampled=SMOTE(random_state=123).fit_resample(reduced_df, y_train)
我在尝试用不同的过采样方法，RandomOverSampler没有问题，但是用到SMOTE时同样的语句却出现了错误：
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'vectorize'

参考GPT和自己的思路：

根据你提供的错误信息，问题可能出在你使用的输入数据格式上。SMOTE 函数要求输入的特征矩阵和标签向量必须是数字类型，但错误信息中提示 'vectorize' 表明有一个向量化函数作为参数输入了 SMOTE 函数，导致了这个 TypeError。

因此，建议你检查一下输入数据的类型是否正确，可能需要将特征矩阵和标签向量转换为数字类型的格式。另外，也可以尝试查看 SMOTE 函数的文档，确保你正确地使用了这个函数，并提供了正确的参数。

参考GPT和自己的思路：

根据你提供的错误信息，可能是由于数据类型不一致导致的错误。在使用SMOTE函数时，它需要接收一组数值特征值和标签数组，似乎reduced_df这个数据框中的某些字段，包括向量化字段中包含非数字形式的数据。你可以尝试使用一些方法来确保所有特征列都是数值列。比如先将列名提取出来，再提取出数字列，最后将这些数字列作为SMOTE的输入。

示例代码如下：

# 提取出所有数值列
numeric_columns = reduced_df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist() 

# 只保留数值列并创建一个新的 DataFrame
reduced_df_numeric = reduced_df[numeric_columns]

# 对新 DataFrame 使用 SMOTE
data_x_downsampled, data_y_downsampled = SMOTE(random_state=123).fit_resample(reduced_df_numeric, y_train)

希望这个答案能够帮到你解决问题。