pycaret выдает ошибку:PermissionError: [WinError 32] Процесс не может получить доступ к файлу, поскольку он используется другим процессом

Question

Я использую среду anaconda в окнах с установленным pycaret и pycharm. Я хочу запустить базовый пример игрушки с pycaret (без использования свободно доступных наборов данных), как простой y=mx+c, где x равно 1-d

вот мой рабочий код с scikit.

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
x= np.arange(0,1000,dtype = 'float64')
Y = (x*2) + 1
X = x.reshape(-1,1)
reg = LinearRegression().fit(X, Y)
# if predicting on same model,perfect score
score = reg.score(X,Y)
print('1- RSS/TSS: 1 for perfect regression=' + str(score))
print('coef =' + str(reg.coef_[0]))  # slope
print('intercept =' + str(reg.intercept_))  # intercept

это дает ожидаемые результаты, как показано ниже:

Теперь я создаю Dataframe, который могу передать pycaret pacakge.

data1 = np.vstack((x,Y)).transpose()
# create dataframe as required by Pandas
N= data1.shape[0]
# add first row
dat2 = np.array(['','Col1','Col2'])
for i in range(N):
    dat_row = list(data1[i,:].flatten())
    nm = ['row'+ str(i)]
    dat_row = nm + dat_row
    dat2 = np.vstack ((dat2, dat_row) )

df= pd.DataFrame(data=dat2[1:,1:],
                  index=dat2[1:,0],
                  columns=dat2[0,1:])
print(df)
print('***************************')
columns = df.applymap(np.isreal).all()
print(columns)
print('***************************')
# now, using Pycaret
from pycaret.regression import *
exp_reg = setup(df, html= False,target='Col2')
print('********************************')
compare_models()

при этом созданные мной числовые столбцы (x,y) отображаются как категориальные. Это также распознается pyCaret как Категориальное. См. Рисунок ниже. Почему это категорично? Могу ли я изменить его, чтобы он воспринимался как числовой?

Как только я нажимаю клавишу ввода, наконец, Pycaret выдает следующую ошибку:

какие-нибудь идеи по поводу этой ошибки?
седи

Answer 1

Вы можете принудительно указать тип данных в PyCaret в setup функция с помощью numeric_features а также categorical_features параметр в setup функция.

Например:

clf1 = setup(data, target = 'target', numeric_features = ['X1', 'X2'])