1樓：
沒有完全看懂題意，只能按照思路闡述一下。
其實onehot編碼對樹模型對意義不是很大，更多的時候是和邏輯回歸等線性模型配合。
從樹模型的原理上來理解，你做了onehot，假設獲取了乙個分類器叫做A1=0|A1=1，和原來的A=value1|A=value2，value3，並沒有本質性的區別。
優勢：1.把原來不同型別組合的遍歷變成了對onehot後特徵對遍歷，減小了計算量。
2.在隨機森林或GBDT等演算法中，如果限制了特徵出現的最大次數，這個是有一定意義的，把特徵的重要性分配到多個特徵上.
劣勢：1.在隨機森林上會產生由於onehot帶來無效特徵導致部分子樹區分效果下降的現象。
至於所謂的存在三個最佳劃分的問題，我覺得就更不重要了，樹模型會自動解決這個問題，隨機選乙個對模型結果也沒多大影響啊。
樹模型欠缺在不同特徵的線性或非線性組合上，這樣的變換才是有意義的，例如傾斜樹，可以解決樹深度過大的問題。
馮天恆：二、運算子的構造和選取——特徵工程
這裡有些東西可能可以解決你的部分疑惑。
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