【Python】已解决：FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated； get_feature_names is deprecated

已解决：FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Please use get_feature_names_out instead. warnings.warn(msg, category=FutureWarning)

一、分析问题背景

在使用Scikit-Learn进行数据处理和特征工程时，用户可能会遇到如下警告：

FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Please use get_feature_names_out instead. warnings.warn(msg, category=FutureWarning)

场景描述： 这个警告通常出现在使用ColumnTransformer或OneHotEncoder等转换器，并尝试调用get_feature_names方法时。由于Scikit-Learn库的更新，一些方法被弃用并逐渐被新方法取代。

代码片段： 假设你在进行特征工程时，使用了OneHotEncoder对分类变量进行编码，并试图获取编码后的特征名：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

encoder = OneHotEncoder()
encoder.fit_transform([['cat'], ['dog'], ['fish']])
feature_names = encoder.get_feature_names()
print(feature_names)

二、可能出错的原因

导致此警告的原因主要是因为Scikit-Learn库的版本更新：

1. 方法弃用：get_feature_names方法在Scikit-Learn 1.0中被标记为弃用（deprecated），并将在1.2版本中移除。
2. 版本兼容性：代码使用了已弃用的方法，需要更新为新方法get_feature_names_out以保持兼容性和避免警告。

三、错误代码示例

以下是一个可能导致该警告的代码示例：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 创建OneHotEncoder实例
encoder = OneHotEncoder()
# 拟合并转换数据
encoder.fit_transform([['cat'], ['dog'], ['fish']])

# 获取特征名（已弃用的方法）
feature_names = encoder.get_feature_names()
print(feature_names)

解释错误之处：

• 使用了已弃用的方法get_feature_names，会导致在运行时出现FutureWarning。

四、正确代码示例

为了解决该警告，需要将代码更新为使用新方法get_feature_names_out。以下是修正后的代码示例：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 创建OneHotEncoder实例
encoder = OneHotEncoder()
# 拟合并转换数据
encoder.fit_transform([['cat'], ['dog'], ['fish']])

# 获取特征名（使用新的方法）
feature_names = encoder.get_feature_names_out()
print(feature_names)

解释解决方法：

• 将get_feature_names方法更改为get_feature_names_out方法，以符合最新版本Scikit-Learn的规范。

实战场景： 假设你有一个包含分类变量的数据集，需要使用OneHotEncoder进行编码并获取编码后的特征名：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 创建示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'animal': ['cat', 'dog', 'fish']
})

# 创建OneHotEncoder实例
encoder = OneHotEncoder()
# 拟合并转换数据
encoded_data = encoder.fit_transform(data[['animal']])

# 获取特征名（使用新的方法）
feature_names = encoder.get_feature_names_out(['animal'])
print(feature_names)

# 转换为DataFrame以便查看
encoded_df = pd.DataFrame(encoded_data.toarray(), columns=feature_names)
print(encoded_df)

这种方法确保你不仅正确编码了分类变量，还能获取编码后的特征名并以DataFrame格式展示结果。

五、注意事项

在编写和维护代码时，需注意以下几点，以避免类似的警告和错误：

1. 关注库的更新：定期关注所使用库的更新日志和版本变更，及时调整代码以适应新版本。
2. 使用最新的方法：在官方文档中查找并使用最新推荐的方法，避免使用已弃用的方法。
3. 代码注释和文档：在代码中添加注释，说明使用某些方法的原因，特别是在方法即将被弃用时。
4. 版本兼容性测试：在升级库版本时，进行充分的测试以确保代码的兼容性和功能完整性。
5. 编码风格一致性：保持一致的编码风格，遵循团队约定的编码规范，以提高代码的可读性和维护性。

通过遵循上述步骤和注意事项，您应该能够轻松解决“FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Please use get_feature_names_out instead.”警告，并确保代码在最新版本的Scikit-Learn中正常运行。