我正在从事一个机器学习（数据挖掘）项目，我已经完成了数据探索和数据准备步骤，这是用python完成的！

现在我面临这个问题：我的数据集中有分类属性。经过研究，我发现最适合这种数据的算法是决策树或随机forrest分类器！

但我读过一些关于决策树和分类属性的类似问题，发现我正在使用的库（scikit learn）不适用于分类属性。检查这里和这里，为了使它与分类工作，我需要将我的分类变量编码为数字变量，但我不想使用编码，因为根据这个答案，我将失去我的属性的一些属性和一些信息，而且我的一些属性有100多个不同的值。

所以我想知道：

• 有没有其他的python库可以使用分类数据构建决策树而不需要任何编码？
• 在这个答案中，有人建议像WEKA这样的其他库可以构建具有分类属性的决策树，所以我的问题是，我可以在同一个机器学习项目中结合两种语言吗？

将用python进行数据探索和准备，用weka（java）训练模型，并将其部署到python flask web应用程序中？可能吗？