如何将混合（分类和数字）功能传递给sklearn中的Decision Tree Regressor？

Question

如何在sklearn中将分类和数字功能传递给DecisionTreeRegressor？下面的代码显示了如何使用代码来处理数字功能：

make_tree = tree.DecisionTreeRegressor()
fit_tree = make_tree.fit(X_train, y_train)

Answer 1

首先，应对所有分类特征进行编码（以数字表示），以便对回归模型进行解释。为此，可以使用LabelEncoder，后跟OneHotEncoder。对于high-cardinal功能，可以使用FeatureHasher。

例如：

join

然后，您可以将特征传递给回归器。