Kategorik ve sayısal özellikler bir arada olması durumunda, genellikle kategorik özellikleri bir sıcak vektöre dönüştürürüm. Benim sorum şu vektörleri olduğu gibi bırakıp sayısal nitelikleri standartlaştırma / normalleştirme yoluyla mı ölçeklendirmeli miyim yoksa sıcak vektörleri sayısal niteliklerle birlikte ölçeklemeli miyim?
Yanıtlar:
Sayısal forma dönüştürüldükten sonra, modeller bir sıcak kodlu sütunlara diğer sayısal verilere göre farklı tepki vermez. Dolayısıyla, başka bir sütun hazırlamak için herhangi bir nedenle yapıyorsanız {0,1} değerlerini normalleştirmek için açık bir emsal vardır.
Bunu yapmanın etkisi, model sınıfına ve uyguladığınız normalizasyon türüne bağlı olacaktır, ancak sinir ağlarını eğitirken, bir sıcak kodlanmış kategorik veri için 0, std 1'e ölçeklendirme yaparken bazı (küçük) iyileştirmeler fark ettim.
Mesafe metriklerine dayalı model sınıfları için de fark yaratabilir.
Ne yazık ki, bu tür seçeneklerin çoğu gibi, genellikle her iki yaklaşımı da denemek ve en iyi metriğe sahip olanı almak zorundasınız.