我们如何为决策树的非常稀疏的特征预处理数据？

来自决策树的这个Turi 文档

它提到了这一点：

为什么选择决策树？不同类型的模型有不同的优势。决策树模型非常擅长处理具有数值特征的表格数据，或少于数百个类别的分类特征。与线性模型不同，决策树能够捕获特征和目标之间的非线性交互。

一个重要的注意事项是，基于树的模型不是为处理非常稀疏的特征而设计的。在处理稀疏输入数据（例如大维度的分类特征）时，我们既可以对稀疏特征进行预处理以生成数值统计，也可以切换到更适合此类场景的线性模型。

如果我们有一个非常稀疏的分类列（许多 0），那么对于该类别，我们可以为每一行转换什么类型的数字统计信息？