データの前処理において重要となるカテゴリ変数の扱い。高度なTipsを紹介する。 水準数を減らす 機械学習タスクの場合、水準数を削減することも重要。特にダミーコーディング（One-Hot Coding）では水準数がほぼカラム数になり、計算負荷の原因になるケースがある。 たとえば出現頻度がレアな水準はまとめて「その他」にするなどの方法があるが、目的変数に対する影響の大きい重要な水準は削除してはならない。精度を落とさぬよう、効率的に水準数を減らすことが重要になる。 水準の選び方としては、目的変数に対する情報量に着目するといい。関心対象のカテゴリ変数だけをダミーコーディングで説明変数にしたツリー系のモデルを作り、重要度上位N個の変数（水準） …

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