时间序列分析中高基数分类变量的名义编码技术

如何解决时间序列分析中高基数分类变量的名义编码技术

我的时间序列数据具有类似于邮政编码的功能，其中包含 300 多个唯一代码。如何编码这种没有固有顺序的高基数分类特征。我正在尝试训练一个时间序列模型，该模型具有重复邮政编码的数据点，并且不想丢失任何信息。

我经历过均值/目标编码，但它有一些缺点，例如过度拟合等。除了专门用于时间序列数据的编码技术之外，还有其他编码技术吗？

解决方法

一个想法：使用维基百科 word2vec 模型中相应城市的词嵌入。