对于编码评估，我有一个回归问题。我之前也做过这个，问题很像波士顿房价问题，所以我不太担心问题本身。
我的主要问题是决定要包含哪些功能。在 52 个特征中，只有 6 个是数字特征（其中 4 个实际上可用），其他是分类特征。这些分类特征有 2 到 120 个类别，因此并非所有类别都可以轻松进行单热编码。
我正在努力寻找一种方法来过滤这些特征/做出选择以包含在模型中，因为我确信并非所有特征都带有有用的信息。
解决这个问题的逻辑方法是什么？除了“一种热编码和绘制结果”之外，我很难在网上找到一些好的来源。