这是标准化之前最后清理的DataFrame (df2)
我的代码:定标器= StandardScaler ()df2[列表(df2.columns)] = scaler.fit_transform (df2[列表(df2.columns)])df2
在标准化每个列后返回一个DataFrame，包括dummy和categories。这是正确的方式吗?还是应该在标准化时只指定数字列?
对于minmax标量来说，这并不重要，因为只有0和1的列将是一个单位。另一方面，standardscaler是一个有趣的工具。如果你把它应用到一个热编码的代码将从1减少到与你在这个特定类别中有多少个样本成比例的数字。这可以归结为一个经验问题，即什么对您的应用程序有效，因为这两种方法都是合理的。简单地将一切标准化是一种更加"统一"的方式。总的来说，这是一种更简单的方法，但最终ML是一个经验领域。做能为你带来最好结果的事。