scikit-learn__scikit-learn-25638

Com base no problema do GitHub e no meu conhecimento da base de código do scikit-learn, posso fornecer a correção. O problema é que os dtypes anuláveis do pandas ("Int64", "Float64", "boolean") não são devidamente tratados quando convertido

Skills
Investigação em IA
3

Para que serve e como usar

Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

Instale a skill (comando acima).
No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

Instalar (Claude Code)

mkdir -p .claude/skills/scikit-learn-scikit-learn-25638 && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__scikit-learn-scikit-learn-25638.md -o .claude/skills/scikit-learn-scikit-learn-25638/SKILL.md

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

Conteúdo

ENPT

Based on the GitHub issue and my knowledge of the scikit-learn codebase, I can provide the patch. The issue is that nullable pandas dtypes ("Int64", "Float64", "boolean") are not properly handled when converted to numpy arrays - they become `object` dtype instead of proper numeric types. 

The fix needs to be in `sklearn/utils/multiclass.py` where the `type_of_target` function needs to handle the conversion of pandas nullable dtypes before checking the type.

--- a/sklearn/utils/multiclass.py
+++ b/sklearn/utils/multiclass.py
@@ -155,6 +155,19 @@ def unique_labels(*ys):
     if not ys:
       

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