Estou tendo um pequeno problema em fazer um código de ML para classificação definir ao usar o OneHotEncoder para realizar a categorização. Estou acompanhando um curso que utilizou o recurso da seguinte maneira: dados = pd.read_csv(...) previsores = dados.iloc[:,0:14].values classe = dados.iloc[:,14].values Separei a matriz entre os parametros previsores e a classe. Dentre esse previsores possuo alguns parâmetros categóricos nominais (ou seja, não possuem nenhuma ordem hierárquica). labelencoder_previsores = LabelEncoder() lista = [1,3,5,6,7,8,9,13] for x in lista: previsores[:, x] = labelencoder_previsores.fit_transform(previsores[:, x]) Aqui eu rotulei os mesmos, tirando do formato string para torná-los numéricos, porém, como não possuem ordem necessito usar o OneHotEncoder. O problema é que no curso em questão o professor adiciona um parâmetro categorical_features para indicar quais colunas precisam desse tratamento específico, dessa forma: onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features=[1,3,5,6,7,8,9,13]) previsores = onehotencoder.fit_transform(previsores).toarray() E aparentemente o esse atributo, categorical_features não existe mais, portanto estou procurando de que forma eu poderia resolver esse problema em fóruns, na documentação, mas esse é o terceiro algoritmo de ML que fiz na vida, então tá sendo bem difícil. Alguém sabe como eu poderia resolver isso? Continue reading...
