如果分类变量可以采用的值的数量很大，我们如何使用一个热编码？
在我的情况下，它是56个值。因此，按照通常的方法，我必须在训练数据集中添加56列（56个二进制特征），这将极大地增加复杂性，从而增加训练时间。
那么我们如何处理这类案件？
答案 0 :(得分：0)
使用紧凑编码。虽然单热编码通常可以享受非常小的时间惩罚，但这会占用时间空间。
如果您的数据格式支持，那么最容易理解的想法是56个布尔值的向量。具有最直接映射的那个是使用64位整数，每个位是布尔值。这就是我们如何在硬件设计中实现单热矢量。大多数4G语言（以及成熟的3G语言）包括用于位操作的快速例程。您将需要获取，设置，清除和查找位。
这会让你感动吗？