使用变量传递特征触发ValueError，直接传入则正常的问题排查

错误原因 #

你代码里的features = [ftrs]会将传入的特征列表再嵌套一层，形成二维列表。而PartialDependenceDisplay.from_estimator对features参数的要求是：每个元素要么是单个特征（字符串名称或整数索引），要么是最多包含2个特征的可迭代对象（用于绘制二维偏依赖图）。你传入的嵌套列表中，每个元素是包含8个特征的长列表，违反了参数限制，因此触发ValueError。

解决方案 #

直接将传入的ftrs赋值给features，不需要额外嵌套：

a=['MedInc', 'HouseAge', 'AveRooms', 'AveBedrms', 'Population', 'AveOccup', 'Latitude', 'Longitude']

def modell(data, metka, ftrs):
    X = data.drop([metka], axis=1)
    y = data[metka]
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 0)
    model = XGBRegressor()
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X)
    print('OK')

    # 移除多余的嵌套，直接使用传入的特征列表
    features = ftrs  
    disp = PartialDependenceDisplay.from_estimator(model, X, features=features, kind='average')
    return 'NICE'

补充说明 #

当你直接在代码中写特征列表（比如features=['MedInc', ...]）时，这是一维列表，每个元素都是单个字符串特征，完全符合参数要求；但用[ftrs]会把它包装成二维列表，导致每个元素是一个长列表，触发参数校验错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Антон Конов