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问如果我对一个特性有负数和正数，那么MinMaxScaler应该是-1比1吗？
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Data Science用户

提问于 2019-09-27 04:55:28

回答 1查看 5.4K关注 0票数 1

我有一个变量X，值从-150到400不等。我的训练集中的所有其他变量都是正数，所以我将它们归一化为0到1，或者它们已经是二进制变量，或者它们具有高斯分布，所以我使用了StandardScaler。

对于这个带有一些负值的变量X，一般情况下，我将它们规范化为-1到1 (由于负值)而不是0到1是很重要的吗？

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发布于 2019-10-01 12:24:00

在我看来，这取决于消极符号的意义的重要性。

如果该值的符号指示该值的方向，则最好保留该负号。例如，+1表示向右移动，-1表示向左移动。

另一方面，如果负号仅表示它小于0，则可以将其归一化为0到1。例如，可变记录温度，负值只意味着它低于正值。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/60862

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