На этот вопрос не существует ответа «один размер подходит всем».Это зависит от типа и контекста данных, предметной или бизнес-потребности в данных и многих других факторов.Тем не менее, вот несколько предложений, которые можно рассмотреть.
Выполните объединение данных.Например, список названий городов можно объединить в меньшее количество категорий в зависимости от местоположения (часть страны), численности населения, погодных условий и так далее.Опять же, это будет зависеть от бизнес-контекста.Это поможет сократить количество категорий.
Применить кодирование меток к данным.Кодирование меток обычно хорошо работает на основе алгоритмов, основанных на деревьях, а не однократного кодирования.
Если кодирование с использованием горячего кодирования абсолютно необходимо, примените его, особенно для линейных моделей.Если в дальнейшем понадобится уменьшить количество функций, для них можно будет использовать PCA.
Итак, подведем итог - если решение не выглядит «очевидным», попробуйте все варианты ипосмотрите, какой из них работает лучше всего.
Кроме того, необходимо учитывать особый случай "новой категории" в тестовых данных, иначе модель не сможет работать.