我在初始化OneHotEncoder时传入硬编码列表/元组（尝试过两者），我在fit_transform期间收到此错误，而不是在任何地方使用numpy类型（除了数据矩阵本身）。
唯一的一点是该数组中的某些值是None，因为我还使用categorical_features来指定一个掩码（因为某些功能是实值的，我想要它们保持真实价值。
我的n_values看起来像[1, 2, 3, None, 5]或(1, 2, 3, None, 5)和
我的categorical_features看起来像[0, 1, 2, 4]，但我也尝试过：
[True, True, True, False, True]。
文档没有提供任何带掩码的实际示例。
修改
所以，我尝试用零替换None，这个问题消失了，但现在我得到了：
ValueError: Shape mismatch: if n_values is an array, it has to be of shape (n_features,).
我是否用mask包裹我的np.array数组（当我的形状确实与(n_features,)相同时）我得到同样的错误（尽管有趣的是它没有只要其中没有numpy值，就会抱怨它是None数组。
答案 0 :(得分：0)
n_values应该只包含分类值的域大小，完全跳过数据矩阵中的非分类列。
因此，如果使用[True, False, True]格式，则大小应与数组中True值的数量相对应，或者如果使用索引，则两个数组的大小应相同。
所以应该没有None值，但也没有0，-1或任何其他方法来编码n_values数组中的实值变量。