如何对含大量唯一值的分类特征进行高效编码？

首先纠正你自定义转换器的问题：
你实现的OrdinalEncoderAndStandardScalerTransformer存在两类核心错误，无法正常使用：

1. 不符合Scikit-Learn转换器的设计逻辑：fit()方法仅负责在训练集上计算、存储固定统计规则，你在transform()阶段调用fit_transform()重新拟合序号编码器和标准化器，会导致训练集、验证集、测试集的编码映射规则、缩放参数完全不一致，引发严重的数据泄露，模型验证结果完全不可信。
2. 编码逻辑本身不成立：普通序号编码给分类值分配的整数是按出现顺序/字典序生成的，本身没有任何数值大小含义，对这些无意义的整数做标准化，本质是强行给不存在顺序关系的分类值加上了数值大小关系——比如随机分配的编码1和编码1000，标准化后仍存在数值差，模型会把这个随机差解读为特征差异，最终只会引入大量噪声，拉低模型效果。

注：即使修正了转换器的API逻辑问题，「序号编码+标准化」的方案也仅适用于存在明确顺序关系的有序分类特征（比如学历、评分等级），完全不适用你当前的无序高基数分类场景。

针对单条约18000个唯一值的高基数分类列，不要用独热编码（确实会引发维度爆炸），也不要用序号编码+归一化的思路，根据你使用的模型类型选对应方案即可：

• 树模型场景（LightGBM、XGBoost、CatBoost）
  • 优先直接使用模型原生的分类特征支持：将列类型设置为category后直接输入模型，LightGBM、CatBoost内部会自动完成分箱、目标统计类编码，是高基数场景下效果最优、实现成本最低的方案。
  • 若需要手动编码，可选择频次编码（给每个分类值赋值其在训练集中的出现频次），或加了平滑/交叉验证的目标编码（给每个分类值赋值其对应的训练集目标变量统计量，比如均值、概率），编码后不需要额外做标准化。
• 线性模型、神经网络场景
  • 先做稀有值合并：将训练集中出现频次低于阈值（比如少于5/10次）的分类值统一归为rare类，通常可以将唯一值数量压缩30%~90%，大幅降低后续编码成本。
  • 压缩后可选择特征哈希（Hashing Trick）：将分类值映射到固定长度的低维向量空间，不需要维护全量分类字典，内存占用极低，注意选择合适的输出维度平衡哈希冲突和信息损失。
  • 若用神经网络，优先选择嵌入层（Embedding）：将分类值映射为低维稠密向量，和模型整体联合训练，能有效捕捉分类值和目标之间的关联，是深度学习场景下高基数分类特征的标准处理方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Edv Beq