sklearn python3分类_功能无法识别的错误

为了更好地理解回归，我目前正在跟随Simplilearn赞助的机器学习完整课程，并遇到了以下错误：

TypeError:init（）获得意外的关键字参数“Category_features” 根据该代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline

companies = pd.read_csv('Companies_1000.csv')
X = companies.iloc[:, :-1].values
X = companies.iloc[:, :4].values
companies.head()

cmap = sns.cm.rocket_r
sns.heatmap(companies.corr(), cmap = cmap)  

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
X[:, 3] = labelencoder.fit_transform(X[:, 3])
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [3])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
print(X)

这是csv文件：

该视频没有得到与我相同的错误，我假设它是过时的，但是在通过sklearn文档爬行之后，我空手而来寻找解决方案。我正在使用Python3。如果您想准确查看视频中发生的信息和代码，请点击这里：

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我的错误出现在47:25左右。感谢您检查此内容，并感谢您的回答。

错误是由于以下行引起的

onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [3])

没有名为“分类特征”的参数。取而代之的是“类别”，您可以在其中传递类别列表。默认情况下，“类别”设置为“自动”，这意味着它将根据培训数据自动确定类别

因此，您不需要在OneHotEncoder（）函数中传递任何内容，只需将其保持如下状态即可

按如下所示更改行

onehotencoder = OneHotEncoder()