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我在 Python 中使用 sklearn 0.14 模块来创建决策树。我希望使用 OneHotEncoder 将一些特征转换为分类特征。根据文档，我应该能够提供一组索引来指示应该转换哪些功能。但是，尝试以下代码：

xs = [[64, 15230], [3, 67673], [16, 43678]]
encoder = preprocessing.OneHotEncoder(n_values='auto', categorical_features=[1], dtype=numpy.integer)
encoder.fit(xs)

我收到以下错误：

Traceback (most recent call last):   File
"C:\Users\sara\Documents\Shipping
Project\PythonSandbox\CarrierDecisionTree.py", line 35, in <module>
    encoder.fit(xs)   File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line
892, in fit
    self.fit_transform(X)   File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line
944, in fit_transform
    self.categorical_features, copy=True)   File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py", line
795, in _transform_selected
    return sparse.hstack((X_sel, X_not_sel))   File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\construct.py", line 417,
in hstack
    return bmat([blocks], format=format, dtype=dtype)   File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\construct.py", line 532,
in bmat
    dtype = upcast( *tuple([A.dtype for A in blocks[block_mask]]) )   File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\sputils.py", line 53,
in upcast
    raise TypeError('no supported conversion for types: %r' % (args,)) TypeError: no supported conversion for types: (dtype('int32'),
dtype('S6'))

相反，如果我将数组 [0, 1] 提供给 categorical_features，它可以正常工作并正确转换这两个特征。使用 'all' 到 categorical_features 会出现同样的正确行为。但是，我只希望转换第二个功能而不是第一个。我知道我可以通过一次转换一个功能来手动执行此操作，但我希望使用 OneHotEncoder 的所有优点，因为稍后我将使用更多功能。

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作为答案发布，以备记录：

TypeError: no supported conversion for types: (dtype('int32'), dtype('S6'))

表示真正的东西xs（不是代码片段中显示的那个）是一个字符串：dtype('S6')是 NumPy 的长度为六的字符串类型。

于 2013-08-28T21:32:10.010 回答