为什么MLJ OneHotEncoder没有转换数据帧？

MLJ OneHotEncoder没有转换数据帧的原因可能有以下几点：

1. OneHotEncoder的目的是将分类变量转换为二进制特征向量，以便机器学习模型能够处理。然而，转换后的特征向量通常会增加数据集的维度，使其变得更加稀疏和庞大。由于转换后的数据集可能会非常大，一些机器学习库或框架可能选择不直接在内存中转换数据帧，以避免内存不足或性能问题。
2. MLJ OneHotEncoder可能被设计为仅针对单个特征进行编码，而不是整个数据帧。这意味着它可能并不支持同时对多个特征进行转换。如果要对整个数据帧进行转换，可能需要使用其他方法或工具。
3. 另一种可能性是OneHotEncoder在转换过程中涉及到某些特殊的数据类型或数据结构，而数据帧的格式可能与它们不兼容。这可能导致OneHotEncoder无法直接转换数据帧。

总之，为什么MLJ OneHotEncoder没有转换数据帧可能是由于性能、设计选择、功能限制或数据兼容性等原因。如果需要对整个数据帧进行OneHot编码，可以考虑使用其他库或方法来实现这个功能。