使范畴值标准化或规范化
使范畴值标准化或规范化
提问于 2021-03-02 16:34:20
我对数据科学(我正在使用python)相当陌生，并发现在进一步研究之前，我们最好将数据标准化或规范化。我的问题是：
如果有分类值(二进制和使用一种热编码(0或1)，如男性或女性)，我们是否需要标准化或标准化这类数据?如果分类数据是非二进制的，那么如果分类数据是非二进制的，例如，衡量您的健康状况(
- ，2=quite health，3=healthy，4=fit，5=very fit)，该怎么办？我们还需要对这类数据进行标准化或规范化吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-03-02 16:56:55
如果有两个以上的分类值，最好将它们转换为一个热编码。范畴价值不应该有数学关系。如果你不能解释你的分类数据之间的数学顺序(例如，拟合>健康？)您应该创建一个热点向量并将其表示为特性：
Old Version New version
1th 2th 3th 4th 5th 6th
poor 1 0 0 0 0 0 1
quite 2 0 0 0 0 1 0
healthy 3 0 0 0 1 0 0
healthy 4 0 0 1 0 0 0
fit 5 0 1 0 0 0 0
very fit 6 1 0 0 0 0 0基本上，您有6个新的功能，其中每一个代表您的一个类别。
注意:不需要对二进制数据应用规范化或标准化，因为它已经在0,1中
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66443371
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