这可能是因为在OneHotEncoder的输入数据中有一个spare matrix类型，并且默认情况下OneHotEncoder无法应用于稀疏矩阵。为了解决这个问题，可以将输入数据转换为密集矩阵，然后再进行OneHot编码。以下是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from scipy.sparse import csr_matrix

create a sample sparse matrix

X = csr_matrix(([1.0, 2.0, 3.0], ([0, 1, 2], [1, 0, 1])), shape=(3, 3))

convert sparse matrix to dense matrix

X_dense = X.todense()

apply onehotencoder to dense matrix

encoder = OneHotEncoder() encoder.fit_transform(X_dense)

在此示例中，我们首先创建了一个稀疏矩阵X，它有三个非零值。然后，我们将稀疏矩阵转换为密集矩阵X_dense，并将其传递给OneHotEncoder进行编码。通过使用密集矩阵传递给OneHotEncoder，我们可以解决初始问题。