Можно ли использовать дерево решений без предварительного кодирования категориальных признаков

Нет, большинство реализаций деревьев решений (например, в sklearn) требуют числовых признаков. Категориальные признаки нужно преобразовать в числовые, например, через One-Hot Encoding или Label Encoding. Однако, существуют специальные алгоритмы (например, CatBoost или LightGBM), которые умеют работать с категориальными признаками напрямую.

Пример с Label Encoding:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df['category_encoded'] = le.fit_transform(df['category_column'])