問：

請問以下代碼為什么報(bào)錯(cuò)：

data_F = [['學(xué)生','女',12,'否'],
['學(xué)生','男',18,'否'],
['老師','女',26,'是'],
['上班族','男',47,'是'],
['上班族','女',36,'是'],
['老師','男',29,'否'],
['學(xué)生','女',21,'是']]
df_data = pd.DataFrame(data_F,columns=['職業(yè)','性別','年齡','是否已婚'])
df_data[['職業(yè)','性別']].values
df_data[['職業(yè)','性別','年齡']].values
X=df_data[['職業(yè)','性別','年齡']].values
y=df_data['是否已婚'].str.replace('是','1').replace('否','0')


clf=tree.DecisionTreeClassifier(random_state=10)
clf=clf.fit(X,y)

#引入graphviz模塊用來導(dǎo)出圖,結(jié)果圖如下所示
import graphviz
dot_data=tree.export_graphviz(clf,out_file=None,
feature_names=['職業(yè)','性別','年齡'],
class_names=['否','是'],
filled=True,rounded=True,
special_characters=True)
os.chdir(r'C:\graphviz-2.38\release\bin')
graph=graphviz.Source(dot_data)
graph.view()

答：

這是因?yàn)閄中含有字符型數(shù)據(jù)，需要轉(zhuǎn)化為數(shù)值型再導(dǎo)入決策樹模型，

可以通過pandas的get_dummy方法和sklearn的one-hot來實(shí)現(xiàn)。