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以下這些能否給個有效性排序？
如果某個特征有好幾萬個取值，那么用dummy variable就并不現實了，這時候可以用Count-Based Learning.
（更新）近期在kaggle成功的案例中發現，對于類別特征，在模型中加入tf-idf總是有效果的。
還有個方法叫“Leave-one-out” encoding，也可以處理類別特征種類過多的問題，實測效果不錯。

此外，還有一種方法是可以參考文章
“A preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems”

文／JxKing（簡書作者）
原文鏈接：http://www.lxweimin.com/p/32def2294ae6
著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權，并標注“簡書作者”。

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