如果特征数量增加，使用 one-hot 编码后提高准确性

【问题标题】：Improve accuracy after using one-hot encoding, if number of features increases如果特征数量增加，使用 one-hot 编码后提高准确性
【发布时间】：2019-03-14 07:12:32
【问题描述】：

我最初是通过合并所有数据文件来解决 Telstra 网络中断问题。我得到了 480 多列，之后我完成了一次热编码，我的列变成了大约 1568。现在准确性不好。如何减少列并提高准确性？我已经申请了 PCA。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning random-forest

【解决方案1】：

由于问题中没有足够的信息；我会挖掘可用的东西。有这么多列；数据变得稀疏。尝试在分类器中使用 L1 正则化

【讨论】：