Sezione 2, Lecture 13

[Silva86]

Ciao,
eseguendo passo-passo tutte le istruzioni del video, quando eseguo la seguente:
X_sparse = enc.fit_transform(X)

ottengo il seguente errore:

/home/silvasonia/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/_encoders.py:368: FutureWarning: The handling of integer data will change in version 0.22. Currently, the categories are determined based on the range [0, max(values)], while in the future they will be determined based on the unique values. If you want the future behaviour and silence this warning, you can specify "categories='auto'". In case you used a LabelEncoder before this OneHotEncoder to convert the categories to integers, then you can now use the OneHotEncoder directly. warnings.warn(msg, FutureWarning) /home/silvasonia/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/_encoders.py:390: DeprecationWarning: The 'categorical_features' keyword is deprecated in version 0.20 and will be removed in 0.22. You can use the ColumnTransformer instead. "use the ColumnTransformer instead.", DeprecationWarning)

Ho fatto qualche errore durrante l'installazione?

[GUIZ4RD]

Ciao Silva ! Nessun errore, il warning ci dice che il parametro 'categorical_features' è stato deprecato recentemente e nella versione 0.22 di scikit-learn verrà rimosso e ci suggerisce di usare il ColumnTransformer piuttosto.

Ho aggiunto il procedimento al notebook
https://github.com/ProfAI/ml00/blob/master/2%20-%20Datasets%20e%20data%20preprocessing/Operare%20su%20variabili%20categoriche.ipynb

P.S: usa udemy per le domande, qui potrebbero sfuggirmi :)