我在一个google colab环境中，试图训练一个tensorflow决策森林。我加载了我的数据集，如下所示：dataset_df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Medical_Error_Test_Data-_1_.csv")我继续取出NaN值：labels =dataset_df.keys() for label in labels: dataset_df[label] = dataset_df[label].fillna(0)然后将所有标签转换为整数：for label in labels: classes.append(dataset_df[label].unique().tolist()) print(f"Label classes: {classes}") for classs,label in zip(classes,labels): dataset_df[label] = dataset_df[label].map(classs.index)其中类以空列表开始
然后，我将数据集拆分为训练集和测试集：def split_dataset（dataset，test_ratio=0.30）：“将一个Pandas框架拆分为两个。”test_indices = np.random.rand（len（dataset））< test_ratio返回dataset[~test_indices]，dataset[test_indices] train_ds_pd，test_ds_pd = split_dataset（dataset_df）
最后，我尝试将其转换为tf数据集：train_ds = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_dataset(train_ds_pd, label=label)这里的标签是'Sub System'，当我打印train_ds的键列表时，它会显示出来。当我尝试将其用作标签时，我得到了这个错误：KeyError：“在axis中找不到'Sub System']”我已经尝试了键集中的所有其他标签，它们都给予这个错误。
有没有人看到我做错了什么？
我试图把我的框架转换成数据集，我得到一个错误，