OneHotEncoderとフィッティングデータを使用しているときに値エラーを受け取りました

Question

私は割り当てに取り組んでいます。私たちはscikit-learnでOneHotEncoderを使ってすべてのカテゴリをプリントアウトしています。ここでは、データのサンプルと、私はそれを変換するために使用するコードです：

 grade sub_grade short_emp emp_length_num home_ownership  term 
0   B  B2   0    11   RENT 36 months 
1   C  C4   1    1   RENT 60 months 
2   C  C5   0    11   RENT 36 months 
3   C  C1   0    11   RENT 36 months 
4   A  A4   0    4   RENT 36 months 
5   E  E1   0    10   RENT 36 months 

コード：

ValueError: could not convert string to float: ' 36 months' 

：私は受けてるエラーが語列にある

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 
encoder = OneHotEncoder(categorical_features='all', handle_unknown='error', n_values='auto', sparse=True) 
encoder.fit(lending_club) 

Answer 1

OneHotEncoderは文字列機能をサポートしていません。あなたは例えば、LabelEncoderを使って整数に変換しなければなりません。もう1つの選択肢は、すべての列でLabelBinarizerを使用することです。

How to do Onehotencoding in Sklearn Pipelineを参照してください。