我必须编码两个分类变量A（等级= A1，A2，A3）和B（等级= B1 ，B2，B3）为虚拟变量。我的理解是，OneHotEncoder中的sklearn会对我的变量进行编码，例如A1 + A2 + A3 + B1 + B2 + B3 = 2（又名K-K方案）。这种方法会在拟合模型时引起诸如共线性等问题吗？
为什么sklearn以pandas.get_dummies与drop_first=True相同的方式提供K-1编码选项？或者，我错过了什么？