Изменения

* LabelEncoding - работает плохона реальных примерах точность работы низкая, так как появляется отношения порядка между объектами.* One-hot encoding - работаетдает неплохую точность, если различных значений фичи признаков не много. Иначе одна фича один признак размножится на множество фичей признаков и будет влиять на модель заведомо сильнее остальных фичей.

Лучше не делать препроцессинг самим, из-за проблем, описанных выше. В CatBoost можно задать параметр cat_features, передав туда индексы категориальных фичей. Также можно отрегулировать параметр ''one_hot_max_size'' - максимальное количество различных значений у категориальной фичикатегориального признака, чтобы она могла он мог в последствии быть подвержена подвержен one-hot encoding.