这篇文章围绕Python分类建模中的哑变量处理展开，介绍了哑变量编码的核心逻辑与适用场景，针对高基数类别特征的风险提供了规避方案，讲解了基于Sklearn的标准化编码实现流程与共线性修正策略，还阐述了跨特征交互场景下的哑变量优化方案，结合权威行业报告对比了不同编码方案的优劣，植入了协作工具PingCode提升建模项目协同效率，最后总结了哑变量处理的核心流程并预测了未来特征工程的发展趋势