SciKitlearn ColumnTransformer TypeError：无法克隆对象。你应该提供一个 scikit-learn estimator 的实例而不是一个类

Question

尝试使用看起来像这样的东西：

  CATEGORY | NUMBER VALUE  | ID

   FRUIT   |      15       |  XCD

  VEGGIES  |      12       |  ZYK



from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
data = data.iloc[:,:].values
enc = LabelEncoder()
data[:,0]=enc .fit_transform(data[:,0])
data

输出：

array([[1, 15, 'XCD'],
       [2, 12, 'ZYK']])

---

然后...

from sklearn.compose import ColumnTransformer
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encode',OneHotEncoder,[0])],remainder='passthrough')
dataset = np.array(ct.fit_transform(data))

给

TypeError: Cannot clone object. You should provide an instance of scikit-learn estimator instead of a class.

Answer 1

RandomizedSearchCV我在适应时也遇到过类似的问题xgboost。正如上面所说，我也为没有识别出这个简单的错误而感到羞愧。我输入了

regressor = xgboost.XGBRegressor 

代替

regressor = xgboost.XGBRegressor(). 

读完这里后，我花了一些时间来识别这个错误，并且效果很好。

Answer 2

我相信我解决了这个问题。TypeError 是不言自明的，我很惭愧在发布我的问题之前没有认识到这一点。本质上，我只需要创建 OneHotEncoder 类的一个实例。添加如下代码所示的一行解决了我的情况。谢谢！

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
oHe = OneHotEncoder()
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encode',oHe,[0])],remainder='passthrough')
dataset = np.array(ct.fit_transform(data))