我在初始化 OneHotEncoder时在硬编码列表/元组中(两者都尝试(，并且在fit_transform期间我会遇到此错误，而在任何地方都不使用numpy类型(良好，除了数据矩阵本身以外(。
唯一的是该数组中的某些值是None，因为我也使用categorical_features来指定掩码(就像在某些功能中一样，我希望它们保持真实价值。p>我的n_values看起来像[1, 2, 3, None, 5]或(1, 2, 3, None, 5)和
我的categorical_features看起来像[0, 1, 2, 4]，尽管我也尝试过：
[True, True, True, False, True]。
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所以，我尝试用零替换None，但这个问题消失了，但现在我得到了：
ValueError: Shape mismatch: if n_values is an array, it has to be of shape (n_features,).
我是否将mask数组与np.array包装(并且当我进行形状时，确实与(n_features,)相同(，我会遇到同样的错误(尽管有趣的是，它不再抱怨它是numpy数组中没有None值。
n_values仅应包含分类值的域大小，完全跳出了数据矩阵中的非类别列。
因此，如果使用了[True, False, True]格式，则大小应与数组中的True值的数量相对应，或者使用索引，则两个数组应具有相同的大小。
因此，不应该有None值，但也没有0s，-1s或任何其他编码n_values数组中实价变量的方法。