sklearn python3 categorical_features 无法识别的错误答案

【问题标题】：sklearn python3 categorical_features unrecognized errorsklearn python3 categorical_features 无法识别的错误
【发布时间】：2021-04-25 11:47:48
【问题描述】：

我目前正在学习 Simplilearn 赞助的机器学习完整课程，以更好地了解回归，但遇到了这个错误：

TypeError: init() 得到了一个意外的关键字参数“categorical_features” 从此代码：

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：https://raw.githubusercontent.com/boosuro/profit_estimation_of_companies/master/1000_Companies.csv

该视频没有出现与我相同的错误，并且我认为它已过时，但是在浏览了 sklearn 文档之后，我空手而归，寻求解决方案。我正在使用 python 3。如果您想准确查看视频中发生的信息和代码，这里是：

https://www.youtube.com/watch?v=9f-GarcDY58

我的错误出现在 47:25 左右。感谢您查看此内容，并感谢您的回答。

【问题讨论】：

标签： python pandas machine-learning scikit-learn jupyter-notebook

【解决方案1】：

错误是由以下行引起的

onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [3])

没有名为“categorical_features”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”，这意味着它将自动根据训练数据确定类别。

所以你不需要在 OneHotEncoder() 函数中传递任何东西，就这样吧。

如下更改行

onehotencoder = OneHotEncoder()

【讨论】：