我的数据集中有一列在9700行中包含了约275个类别。如果使用get_dummies会生成很多列。这样做是好做法吗？还是有其他技术可以处理这种情况？（在这里，我需要确定公司在市场上销售产品时可以设定的最低价格。）
df2['Market_Category'].nunique()输出: 275
回答：
拥有很多列并不是一个好主意，这会在训练过程中导致问题。阅读关于维度灾难的文章。为了处理这个问题，你有一些选择：
- 首先，我会统计每个类别的数量：
df2['Market_Category'].value_counts() 如果你有很多类别只重复了几次（例如某些类别的数量在10000个样本中少于10次），你可以为它们创建一个名为其他的新类别，而不是为每个类别创建一列。这样做不会影响性能，因为你并没有丢失太多信息；并且可以减少列的数量。
- 接下来，如果在前一步之后，你仍然得到很多列（例如如果所有类别的数量相同），你可以使用一些降维技术，比如PCA。简单来说，它们会找到最佳的列保留下来，并丢弃其余的列。
希望我回答了你的问题。
