ValueError при подгонке трубопровода Scikit-Learn с OneHotencoder и логистической регрессией ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь построить простой трубопровод ML в Python, используя Scikit-learn.

Мой набор данных имеет как категориальные, так и численные функции. Я хочу применить OneHotencoder к категориальным столбцам, а затем подготовить модель LogisticRession .
Вот мой код:

Код: Выделить всё

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

data = pd.DataFrame({
"age": [25, 32, 40, 29],
"city": ["Delhi", "Mumbai", "Delhi", "Bangalore"],
"purchased": [0, 1, 0, 1]
})

X = data[["age", "city"]]
y = data["purchased"]

categorical_features = ["city"]
numeric_features = ["age"]

preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
("cat", OneHotEncoder(), categorical_features),
("num", "passthrough", numeric_features)
]
)

pipeline = Pipeline(steps=[
("preprocessor", preprocessor),
("model", LogisticRegression())
])

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25)

pipeline.fit(X_train, y_train)   # 
Когда я запускаю это, я получаю: valueError: не удалось преобразовать строку в плавание: 'delhi' < /code>

Но я думал, что Onehotencoder должен обрабатывать категорические строки. < /p>

[*]  Проверка SciT-learn-версия (1.3.0). />   Пробое использовал hard_unknown = 'игнорировать' 

в onehotencoder .

подтвердил этот город comber object dtype. трубопровод с категориальными и числовыми функциями?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... ogisticreg