'pandas.DataFrame 找到了稀疏列。它将被转换为密集的 numpy 数组。'拟合逻辑回归模型时出错

Question

我想使用 scikit-learn 创建逻辑回归模型。我已经完成了初始预处理，并希望将数据集提供给 fit 方法。我在运行以下代码时出错。

“S”列的数据类型是 Sparse[float64, 0]。 整个数据集的列类型如下：

专栏	数据类型
乘客编号	int64
幸存	浮动64
P类	int64
性别	对象
年龄	浮动64
SibSp	int64
Parch	int64
登船	对象
男	稀疏 [float64, 0]
C	稀疏 [float64, 0]
问	稀疏 [float64, 0]
S	稀疏 [float64, 0]
pclass_1	稀疏 [float64, 0]
pclass_2	稀疏 [float64, 0]
pclass_3	稀疏 [float64, 0]

为什么我会收到此错误消息，我该如何解决？