Scikit learn “scipy.sparse.coo.coo_矩阵”作为模型的输入

我正在使用sklearn.preprocessing.OneHotEncoder处理模型中的分类值。我注意到“变换”方法的结果是一个稀疏矩阵scipy.sparse.coo.coo_矩阵，它似乎可以直接用于训练模型，在这种情况下，就是岭回归

在处理20K示例的玩具问题时，我认为转换为数组是绝对必要的

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我知道使用稀疏矩阵时存在一些问题，例如np的点积会引发错误，我想知道这是否是另一个问题，因此我应该始终使用np数组作为scikit学习模型的输入。

接受稀疏矩阵的模型应给出与等效密集矩阵相同的结果。你能给出一个具体的，可重复的例子，其中的结果不同吗？屏幕截图并没有那么有用。你能提供一个其他人可以运行的复制错误的最小代码示例吗？我将逐行检查我的代码，看看是否有任何错误。否则，我将尽力创建一个重现错误的示例。不过，谢谢你的回复。