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问题:

值错误:无法将字符串转换为浮点值

黄昊英
2023-03-14
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X=[['gender', 1], ['NationalITy', 2], ['PlaceofBirth', 3],['StageID', 4], ['GradeID', 5], ['SectionID', 6],['Topic', 7], ['Semester', 8], ['Relation', 9],['raisedhands', 1], ['VisITedResources', 2], ['AnnouncementsView', 3],['Discussion', 4], ['ParentAnsweringSurvey', 5], ['ParentschoolSatisfaction', 6],['Class',7]]
enc.fit_transform(X)

()中的ValueError回溯(最近一次调用)----

~\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\preprocessing\data.py in fit_transform(self,X,y)2017”““2018年返回所选的fit_transform(X,self.\u fit_transform-

~\Anaconda3\lib\site-包\skLearning\预处理\data.py_transform_selected(X,变换,选择,复制)1807 X:数组或稀疏矩阵,形状=(n_samples,n_features_new)1808
""" -

~\Anaconda3\lib\site-包\skLearning\utils\validation.pycheck_array(数组,accept_sparse,dtype,订单,复制,force_all_finite,ensure_2d,allow_nd,ensure_min_samples,ensure_min_features,warn_on_dtype,估计器)431force_all_finite)432其他:-

ValueError:无法将字符串转换为浮点:“性别”

共有1个答案

虞高雅
2023-03-14

从这个帖子上,,

OneHotEncoder错误:无法将字符串转换为浮点

您可以看到,它不工作,但与整数。然而,现在,文档中说它可以处理整数。

也许您应该更新您的版本,因为它应该能够转换字符串。

对我来说,编辑的代码工作得非常好。

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