我有分类功能，我不想使用一个热编码器，因为它会增加我的数据集中的维数，我现在有什么选择？

如果您不想使用热编码器来实现分类功能，有以下几种选择：

1. 标签编码器（Label Encoder）：标签编码器可以将分类变量映射为整数标签，而不会增加数据集的维数。它适用于具有有序关系的分类变量，但不适用于无序分类变量。您可以使用sklearn库中的LabelEncoder类来实现标签编码。
2. 二进制编码器（Binary Encoder）：二进制编码器可以将分类变量转换为二进制编码，以减少维数。它将每个不同的分类值映射为一个唯一的二进制编码。您可以使用sklearn库中的OneHotEncoder类来实现二进制编码。
3. 有序编码器（Ordinal Encoder）：有序编码器可以将无序分类变量映射为有序的整数标签，而不会增加数据集的维数。它适用于无序分类变量，但不适用于具有有序关系的分类变量。您可以使用sklearn库中的OrdinalEncoder类来实现有序编码。
4. 哈希编码器（Hashing Encoder）：哈希编码器可以将分类变量转换为固定长度的哈希码，以减少维数。它可以处理大规模的分类变量，并且不需要事先定义编码映射。您可以使用sklearn库中的FeatureHasher类来实现哈希编码。

这些选择可以根据您的具体需求和数据集特征进行选择。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，可以满足您的各种需求。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以根据您的具体情况和需求来选择。