如果你真的很在意维度的数量，你仍然可以在你的一次热编码之后尝试应用降维算法，例如 PCA（主成分分析）或 LDA（线性判别分析）。

但是要知道，“56 个特征”并不是很大，拥有数千、数百万甚至数十亿个特征在行业中非常普遍。

如果您有一些类别与大多数类别相比所占比例较小，则可以尝试通过将它们标记为相同来减少 56 个虚拟结果特征的维度。

这取决于您正在处理的问题。如果分类变量的数量很大，最好使用标签编码。但是标签编码应该是有意义的，即彼此接近的类别应该得到相似的标签。假设您正在创建一个具有 feature 的模型Month。但是您的目标变量有一个周期性，即每 x 个月，比如 3 个月，趋势是相似的。现在使用标签 1, 2, ... 12 几个月没有意义，相反，最好使用 0, 1, 2, 0, 1, 2.... 这样的标签。所以Jan是0，Feb是1，Mar是2，又Apr是0，依此类推。

您可以使用LabelEncoderofsklearn.preprocessing来解决这个问题。但它并没有像我提到的那样处理语义。为此，您可以进行一些手动标签编码。

当有大量分类变量时，建议做一个与休息。