假设我有一个包含10列的5000行矩阵，其中大多数都填充了分类数据（字符串），在每列中我有10-30个不同的字符串。在python中处理它的最佳理想方法/算法是什么？ OneHotEncoder会给我一个非常大的矩阵
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我不知道它是否理想，但你可以使用scipy。您可以尝试使用单热编码以及sparse matrix表示形式来生成矩阵。
答案 1 :(得分：0)
Scikit-learn的单热编码器默认使用稀疏矩阵，因此精确的矩阵形状没有问题（因为它不会存储非零条目）。
一些简单的sklearn算法（线性模型，树，Naive Bayes）能够处理这种稀疏数据 - 具体示例请参见Computational Performance部分或Classification of text documents using sparse features
答案 2 :(得分：-2)
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