sklearn的OrdinalEncoder调用get_feature_names_out报AttributeError如何解决

核心原因 #

scikit-learn的OrdinalEncoder的get_feature_names_out()接口是1.1版本才正式加入的，你当前环境的scikit-learn版本大概率低于1.1，所以会抛出找不到该方法的错误，和你手动给SimpleImputer打补丁没有关系。

解决方法 #

方案1：升级scikit-learn版本（推荐） #

先执行代码查看当前版本：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

如果版本号低于1.1，直接执行升级命令即可：

pip install --upgrade scikit-learn

升级完成后重新运行代码即可正常调用get_feature_names_out()。

方案2：给OrdinalEncoder打猴子补丁（无需升级版本） #

如果你暂时不能升级scikit-learn，可以参考你给SimpleImputer打补丁的逻辑，给OrdinalEncoder也补充get_feature_names_out方法。OrdinalEncoder的输入输出特征是一一对应的，直接映射输入特征名即可：

OrdinalEncoder.get_feature_names_out = lambda self, names=None: self.feature_names_in_ if names is None else names

如果后续还遇到同类型的一一映射型变换器（比如低版本MinMaxScaler、StandardScaler报错），也可以用同样的逻辑打补丁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SaukratesK