Закодируйте категориальную переменную в DummyVariables, используя OneHotEncoder в Sklearn- python 0.22

Question

Я новичок в ML и работал над набором данных, в котором есть столбец Категориальных переменных, и он имел три разных типа, и я использовал LabelEncoder для кодирования данных в 0,1,2; Теперь я хотел создать фиктивные переменные с помощью OneHotEncoder:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:,3] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,3])
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features=[3])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 

Я использовал pyCharm в качестве IDE и получил ошибку: TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'categorical_features'

При поиске по inte rnet Я только узнал, что в категории sklearn 0.22 изменилось свойство 'categoryor_feature', но не смог найти, что делать в более новой версии.

Answer 1

Я действительно нашел другое решение сделать то же самое без использования onehotencoder ()

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X1[:,3] = labelencoder_X.fit_transform(X1[:,3])
df = pd.get_dummies(X1[:,3])
X1 = X1[:,:-1]
df2 = pd.DataFrame(X1)
df3 = pd.concat([ df, df2], axis=1)
X = np.empty((50, 6), dtype=int)
X = df3.to_numpy()

Я все еще хотел бы знать, если кто-нибудь добился успеха с использованием onehotencoder.