我很清楚，将分类特征与基于树的模型（例如随机森林和梯度增强）一起使用时，无需从N级分类特征中删除一个等级。例如，可以将以下具有三个级别的颜色特征变成三个二进制特征。
Color|| Color_R | Color_B | Color_G
____ ||_________|_________|________
R || 1 | 0 | 0
B || 0 | 1 | 0
G || 0 | 0 | 1
但是，二进制功能（例如，TRUE / FALSE，MALE / FEMALE）如何处理？应该将其保留为单个二进制功能（下面的选项I）还是将其一键编码为两个二进制功能（下面的选项II）
选项I
Gender || Gender |
____ ||_________|
M || 1 |
F || 0 |
M || 1 |
选项II
Gender || Gender_M | Gender_F
____ || _________|_________
M || 1 | 0
F || 0 | 1
M || 1 | 0