sklearn随机森林可以直接处理分类特征吗？
说我有一个分类特征，颜色，它取值
[‘红色’，’蓝色’，’绿色’，’橙色’]，
我想用它来预测随机森林中的事物。如果我对它进行一次热编码（即，将其更改为四个伪变量），如何告诉sklearn四个伪变量实际上是一个变量？具体来说，当sklearn随机选择要在不同节点上使用的功能时，它要么应该同时包括红色，蓝色，绿色和橙色的虚拟对象，要么不应该包含其中任何一个。
我听说没有办法做到这一点，但我想必须有一种方法可以处理分类变量，而不必将它们随意编码为数字或类似的东西。
问题答案：
不，没有。有人正在为此工作，有一天该补丁可能会合并到主线中，但是目前，除了伪（单次）编码外，scikit-learn中不支持分类变量。
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