TensorFlow内のランダムフォレストの実装であるTensorForestは、何らかの形で、（ワンホットエンコーディングなしで）カテゴリ機能を入力としてサポートしているようです。TensorForestカテゴリ機能
は
それはそれらを使用する方法は明らかではありませんしかし
を見れば
ライン65
の 'x' のパラメータは、float型の配列でなければなりません。
カテゴリの機能（例：文字列）を渡すにはどうすればよいですか？
SKCompatラッパーをエスカレーターに使用する場合、 'x'と 'y'パラメーターは浮動する必要があります（そのインターフェースでは1つのオブジェクトのみを渡すことができるためです）。しかし、ほとんどの例で使用されているエスティメータの入力関数インタフェース（input_fn = ...）を使用すると、input_fnが返すフィーチャディクショナリは、float、int、およびstring Tensorsの組み合わせになります。浮動小数点数は連続したものとして扱われ、intとstringは（x [i] == Tの代わりにx [i] < = Tのような）決定的ノードとして扱われ、one-hotエンコーディングは必要ありません。したがって、データのバッチを返す入力関数を作成する必要があります（これは、SKCompatインターフェイスが本質的に何を行うのかです）。