使用HistGradientBoostingClassifier处理分类变量时触发ValueError的问题求助

我最终选择了HistGradientBoostingClassifier，因为它原生支持分类变量，不需要做独热编码或者标签编码。但当我尝试把分类变量传入模型并执行拟合时，却触发了如下错误：

ValueError: could not convert string to float: 'A'

下面是我复现问题的极简代码示例：

X = pd.DataFrame({
    'feature_1': [1, 2, 3, 1, 2],
    'feature_2': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B']
})

y = pd.Series([0, 1, 0, 1, 0])  

X['feature_2'] = X['feature_2'].astype('category')

categorical_features = [1]  

model = HistGradientBoostingClassifier(categorical_features=categorical_features)

model.fit(X, y) 

我的分类变量并不是有序的，所以不太想用标签编码来处理。请问是不是我哪里操作遗漏了？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者aaron_paynev4