虚拟变量是标准化它们所必需的吗？

Question

我有以下数据集，如numpy数组

direccion_viento_pos

    Out[32]:

    array([['S'],
           ['S'],
           ['S'],
           ...,
           ['SO'],
           ['NO'],
           ['SO']], dtype=object)

此数组的维度为：

direccion_viento_pos.shape
(17249, 8)

我正在使用python和scikit学习以这种方式编码这些分类变量：

from __future__ import unicode_literals
import pandas as pd
import numpy as np
# from sklearn import preprocessing
# from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

然后我创建一个标签编码器对象：

labelencoder_direccion_viento_pos = LabelEncoder() 

我取direccion_viento_pos的列位置0（唯一列）并应用fit_transform()方法解决所有行：

 direccion_viento_pos[:, 0] = labelencoder_direccion_viento_pos.fit_transform(direccion_viento_pos[:, 0]) 

我的direccion_viento_pos就是这样：

direccion_viento_pos[:, 0]
array([5, 5, 5, ..., 7, 3, 7], dtype=object)

直到这一刻，direccion_viento_pos的每一行/观察都有一个数值，但我想解决重量不方便的问题，即行的值比其他行更高。

由于这个原因，我创建了虚拟变量，which according to this reference是：

  

虚拟变量或指标变量是一个人工变量，用于表示具有两个或多个不同类别/级别的属性

然后，在我的direccion_viento_pos上下文中，我有8个值

• SO - Sur oeste
• SE - Sur este
• S - Sur
• N - Norte
• NO - Nor oeste
• NE - Nor este
• O - Oeste
• E - Este

这意味着，8个类别。 接下来，我使用categorical_features属性创建一个OneHotEncoder对象，该对象指定将哪些要素视为分类变量。

onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])

将此onehotencoder应用于我们的direccion_viento_pos矩阵。

direccion_viento_pos = onehotencoder.fit_transform(direccion_viento_pos).toarray()

我的direccion_viento_pos及其分类变量保持不变：

direccion_viento_pos

array([[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],
       ...,
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 1.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 1.]])

然后，直到这里，我为每个类别创建了虚拟变量。

我想讲述这个过程，以便得出我的问题。

如果这些虚拟编码器变量已经在0-1范围内，是否需要应用MinMaxScaler特征缩放？

有人说没有必要扩展这些虚构变量。其他人说，如果有必要，因为我们希望预测的准确性

我问这个问题是因为我将MinMaxScaler应用于feature_range=(0, 1) 我的价值观已在一些位置发生变化......尽管仍保持这种规模。

对于我的数据集direccion_viento_pos

，我可以选择哪个最佳选项

Answer 1

我认为扩展它们根本不会改变答案。它们已经处于相同的规模。最小0，最大1，范围1。如果存在一些连续变量，则只想对连续变量进行归一化，而忽略虚拟变量。您可以使用最小-最大定标器为这些连续变量赋予相同的最小值（零，最大值为1，范围为1）。然后，回归斜率将很容易解释。您的虚拟变量已被标准化。

这里有一个related question，询问是否应该标准化二进制变量。