カテゴリ変数が多いものは、精度は落ちるのかな？
カテゴリ変数が多い場合、モデルの複雑さが増すため、過学習のリスクが高まります。過学習が起こると、モデルは訓練データに過度に適合し、新しいデータに対する予測性能が低下する可能性があります。その結果、精度が低下することがあります。
また、カテゴリ変数が多い場合、適切な前処理や特徴選択がより重要になります。適切な特徴量エンジニアリングを行わないと、モデルのパフォーマンスが劣化する可能性があります。
ただし、カテゴリ変数の数が増えるということ自体が精度を下げる要因ではありません。適切な前処理やモデル選択を行えば、カテゴリ変数が多い場合でも高い精度を達成できることがあります。