python - 如何在机器学习中对包含（假设超过 200 个）分类值的列进行编码？

Question

我想对一列进行编码（比如名称 - 包含 1000 辆或更多汽车的名称）。我尝试使用以下代码对列进行 OneHotEncoding：

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct= ColumnTransformer(transformers=[('encoder',OneHotEncoder(),[0,1,4,5,6])],remainder='passthrough')
x = np.array(ct.fit_transform(x))

当我运行这行代码时，它给出了 2 个错误 - 1）无法将字符串转换为浮点数：2）对于稀疏输出，所有列都应该是数字或可转换为数字。

有什么方法可以对包含 1000 个或更多分类值的列进行编码？

标签： pythonmachine-learningscikit-learnone-hot-encoding