sklearn是否支持在拟合模型中直接使用Panda的 Categorical 数据类型？从我所见，sklearn不支持这种数据类型，这是不幸的，因为Categorical数据类型既编码分类数据又包含数据的映射方案。另外，分类编码纯粹是一个数据处理/处理问题，所以它似乎更自然地由Pandas处理。
注意
我意识到有几种方法可以对Pandas和sklearn中的分类变量进行编码 - 这不是我所要求的。
答案 0 :(得分：6)
我认为这至少是两个不同的问题： 1.可以/将sklearn支持带有分类功能的pandas数据帧作为输入 2.可以/将通过pandas分类数据类型对分类变量进行sklearn支持。
或多或少会将所有分类变量转换为单热编码特征，即虚拟列。这对用户来说真的很容易。我们可以做到这一点＆＃34;引擎盖下＃34;在scikit-learn中，但它会使代码复杂化，我看不到很大的好处。
基本上不可能。有一个分类数据类型对树很好，但我认为pandas没有稳定的c级接口，所以我们无法真正选择它。即使有，它仍然需要大量重写树代码。我认为这对非树估算器没有帮助。