介绍：init() 得到了一个意外的关键字参数 'categorical_features' - 汇编

在机器学习中，我们使用很多工具包来帮助我们完成数据预处理、特征工程、模型训练等任务。其中，一个重要的工具包是Scikit-learn。

Scikit-learn是一个广泛使用的机器学习框架，在Scikit-learn中有很多模型可以供我们使用。在使用这些模型时，需要传递一些参数来调整模型的行为。然而，有时候我们会遇到意外的关键字参数，比如在使用__init__()方法时遇到了'categorical_features'参数。

这种情况通常是因为Scikit-learn的版本升级造成的。在之前的版本中，我们可以使用'categorical_features'参数来指定分类特征的列号或列名，但是在新版本中，这个参数已经被弃用了。

在这种情况下，我们应该考虑使用新版本中的参数来代替旧版本中的参数。例如，在使用OneHotEncoder时，可以使用'categories'参数替换'categorical_features'参数来指定分类特征。

另外，我们也可以更新Scikit-learn的版本来解决这个问题。通常来说，最新版本的Scikit-learn已经解决了旧版本中存在的问题，并且增加了更多的功能。因此，及时更新Scikit-learn的版本是一个好习惯。

最后，即使我们遇到了意外的关键字参数，也不要惊慌失措。我们可以查阅Scikit-learn的文档来了解新版本中的参数，并且可以在Stack Overflow等社区中向其他开发人员寻求帮助。

# 示例代码
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

ct = ColumnTransformer(
    [("oh", OneHotEncoder(), ['categorical_feature'])], 
    remainder='passthrough'
)
pipe = Pipeline([
    ('ct', ct)
])
pipe.fit_transform(X_train)

以上代码演示了如何使用ColumnTransformer和OneHotEncoder来处理分类特征。在这个例子中，我们通过ColumnTransformer将OneHotEncoder应用于指定的分类特征列，并将处理后的结果作为管道的一部分继续使用。