我正在处理一个数据集，其中一个特征对于单个示例具有多个类别。该特征看起来像这样：

                              Feature0   [Category1, Category2, Category2, Category4, Category5]1                     [Category11, Category20, Category133]2                                    [Category2, Category9]3                [Category1000, Category1200, Category2000]4                                              [Category12]

这个问题与之前发布的问题类似：-编码具有多个类别的分类特征 – sklearn

现在，我想将这个特征向量化。一个解决方案是使用MultiLabelBinarizer，如上述类似问题答案中所建议的。但是，有大约2000个类别，这会导致编码数据非常稀疏且维度极高。

有没有其他可以使用的编码方法？或者这个问题有没有可能的解决方案？谢谢。

回答：

对于一个极其稀疏的数组，可以使用降维技术，如PCA（主成分分析），将其特征空间减少到最能描述方差的前k个特征。

假设经过MultiLabelBinarizer处理后的2000个特征 = X

from sklearn.decomposition import PCAk = 5model = PCA(n_components = k, random_state = 666)model.fit(X)Components = model.predict(X)

然后，您可以使用前K个成分作为一个较小维度的特征空间，该空间可以解释原始特征空间中很大一部分方差。

如果您想了解新的较小特征空间如何描述方差，您可以使用以下命令

model.explained_variance_