提问人：harsh patel 提问时间：10/6/2023 最后编辑：harsh patel 更新时间：10/6/2023 访问量：30
在单热编码和标签编码之间进行选择以进行时间序列预测
Choosing Between One-Hot Encoding and Label Encoding for Time Series Forecasting
问：
我正在研究一个时间序列预测问题，比如说 10 个分类属性，我不确定是使用标签编码还是单热编码。由于类别之间没有序数关系，因此我倾向于单热编码。但是，某些变量具有 100 多个类别，可能导致 800-900 个维度。
问题：
- 对于像Prophet或神经网络这样的时间序列预测模型来说，这样的高维度会有问题吗？（我不这么认为，但请发表你的看法）
- 我是否应该考虑在单热编码后降低维数（例如，PCA 或流形）并获得 1000 个属性？
请根据您的经验提供见解和建议。
答： 暂无答案
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