Я пытаюсь преобразовать категориальное значение (в моем случае это столбец состояния) в закодированное значение, используя LabelEncoder, а затем OneHotEncoder и смог преобразовать категориальное значение. Но я получаю предупреждение, как будто ключевое слово OneHotEncoder categorical_features устарело вместо этого используйте ColumnTransformer. Так как я могу использовать ColumnTransformer для достижения того же результата для столбца № 3?
Ниже мой входной набор данных и код, который я пробовал
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = pd.read_csv('50_Startups.csv')
X= dataset.iloc[:, :-1].values
Y= dataset.iloc[:,4].values
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:, 3] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 3])
columnTransformer = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), [3])], remainder='passthrough')
X= np.array(columnTransformer.fit_transform(X), dtype = np.float64)