我举了一个例子，来自sk学OneHotEncoder的纪录片页面：

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

enc.transform([['Female', 1], ['Male', 4]]).toarray()

enc.inverse_transform([[0, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0]])

enc.get_feature_names()

我得到：

无法将字符串转换为浮动：'男性'。

当我用数字替换“男性”和“女性”时：X=[[5'，1]，[4'，3]，[4'，2]

我得到：

OneHotEncoder对象没有属性categories_

我的sklearn版本是0.19。有人能复制这个吗？