scikit-learn.org的示例代碼給出了錯誤

Question

當我嘗試從sklearn庫學習One HotEncoder時，我嘗試了scikit-learn.org提供的以下示例代碼 。 但是這段代碼給了我錯誤，我無法調試它。

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

我收到此錯誤：

array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
ValueError: could not convert string to float: 'Male'

我假設如果此代碼是在scikit-learn.org上編寫的，那么問題一定出在我的環境中，或者我在這里做錯了什么。

Answer 1

可以說它與您的scikit-learn版本有關。 從0.20版開始， OneHotEncoder可以處理字符串，而在舊版本中則不是這種情況-請注意，v0.19的文檔沒有提供相同的示例： https ://scikit-learn.org/0.19/modules/genic/ sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html

版本0.20.2（12月18日）的發行說明特別提到了這一點：

主要功能 ：擴展的preprocessing.OneHotEncoder允許使用單發（或虛擬）編碼方案將分類字符串特征編碼為數字數組

因此，將scikit-learn升級到當前版本（0.20），就可以了。