我在尝试进行一些机器学习工作，这些工作涉及到大量的因子类型变量（如词语、描述、时间，基本上都是非数值类型的数据）。我通常依赖于randomForest，但它无法处理超过32个层次的因子。

谁能推荐一些好的替代方案？

回答：

树形方法行不通，因为可能的分割数量会随着层次数量的增加而呈指数级增长。然而，对于词语，通常的解决方法是为每个词（或描述等）创建指示变量——这样分割就可以一次使用一个词（是/否），而不是选择所有可能的组合。一般来说，你总是可以将层次扩展为指示变量（有些模型会隐式地这样做，例如glm）。在机器学习中处理文本时使用其他方法（如SVM等）也是如此。因此，答案可能是你需要考虑你的输入数据结构，而不是方法本身。另外，如果你的层次之间存在某种顺序，你可以将其线性化（这样只有c-1个分割）。