scikit-learn.org的示例代码给出了错误

Question

当我尝试从sklearn库学习One HotEncoder时，我尝试了scikit-learn.org提供的following sample code。但是这段代码给了我错误，我无法调试它。

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

我收到此错误：

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

我假设如果此代码是在scikit-learn.org上编写的，那么问题一定出在我的环境中，或者我在这里做错了什么。

Answer 1

可以说它与您的scikit-learn版本有关。从版本0.20开始，OneHotEncoder可以处理字符串，而在较早的版本中则不是这种情况-请注意，v0.19的文档没有提供相同的示例： https://scikit-learn.org/0.19/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html

版本0.20.2（12月18日）的release notes特别提到：

  

主要功能：扩展了preprocessing.OneHotEncoder，以允许使用一键（或虚拟）编码方案将分类字符串特征编码为数字数组

因此，将scikit-learn升级到当前版本（0.20），就可以了。