Python sklearn OneHotEncoder已断开-值错误：无法将字符串转换为浮点

我从sklearn OneHotEncoder纪录片页面中选取了这个例子：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X = [['Male', 1], ['Female', 3], ['Female', 2]]
enc.fit(X)
enc.categories_

enc.transform([['Female', 1], ['Male', 4]]).toarray()

enc.inverse_transform([[0, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0]])

enc.get_feature_names()

我得到：

ValueError:无法将字符串转换为浮点：“男性”

当我用数字替换“男性”和“女性”时：

X=[[5'，1]，[4'，3]，[4'，2]]

我得到：

AttributeError:“OneHotEncoder”对象没有属性“categories”

我的sklearn版本是0.19.1

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有人能复制这个吗？

正如维韦克·库马尔（Vivek Kumar）所说，0.19.1太旧了。

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升级到版本0.20.1解决了问题

您使用的是旧版本，其中OneHotEncoder无法直接将字符串转换为一个热编码功能，并且您似乎正在按照教程学习最新的功能。您需要先使用LabelEncoder。或者升级您的scikit learn，然后使用OneHotEncoder。尝试先使用LabelEconder，然后对其应用一个热编码result@VivekKumar你是对的。升级到0.20.1后，它可以工作。我没想到他们改变了OneHotEncoder接口。但是非常感谢你。