dataset - 在进行数据规范化时，我应该对不同的特征应用不同的技术吗

Question

我一直在尝试规范化我的数据集，该数据集包含许多具有不同分布、规范化、正偏态和负偏态的特征。在将数据归一化作为建立分类模型的初步步骤时，我应该对数据集中的所有特征应用相同的归一化技术，还是应该对数据集中的不同特征应用不同的归一化技术？

Answer 1

也许。

没有一刀切的规则。

例如，如果您有小范围的 x,y 坐标，是的，那么使用相同的归一化可能更合适。与“相同规模”相同，而不仅仅是“相同方法”。如果您有纬度和经度，请不要进行任何归一化，除非您有理由假设地球是扭曲的。如果你有完全不同的尺度，比如属性 A 是“shoe-size”，属性 B 是“pi / shoe-size”，那么是的，你需要对这两个属性进行不同的归一化。

通常，当这个问题出现时，你还没有理解你的数据。