Pythonで1つのホットエンコードを行うにはどうすればよいですか？
80％のカテゴリカル変数を使用した機械学習分類問題があります。分類に分類子を使用する場合、1つのホットエンコーディングを使用する必要がありますか？エンコードせずにデータを分類子に渡すことはできますか？ 機能を選択するために次のことを実行しようとしています。 私は列車のファイルを読みました： num_rows_to_read = 10000 train_small = pd.read_csv("../../dataset/train.csv", nrows=num_rows_to_read) カテゴリー特徴のタイプを「カテゴリー」に変更します。 non_categorial_features = ['orig_destination_distance', 'srch_adults_cnt', 'srch_children_cnt', 'srch_rm_cnt', 'cnt'] for categorical_feature in list(train_small.columns): if categorical_feature not in non_categorial_features: train_small[categorical_feature] = train_small[categorical_feature].astype('category') 私は1つのホットエンコーディングを使用しています： train_small_with_dummies = pd.get_dummies(train_small, sparse=True) 問題は、強力なマシンを使用しているにもかかわらず、3番目の部分が頻繁にスタックすることです。 したがって、1つのホットエンコーディングがないと、機能の重要性を判断するために機能を選択できません。 何がお勧めですか？