我正在研究回归算法，在本例中使用 k-NearestNeighbors 来预测产品的特定价格。
所以我有一个训练集，它只有一个分类特征，有 4 个可能的值。我已经使用一对一的分类编码方案来处理它，这意味着现在我的 Pandas DataFrame 中又多了 3 列，其中 0/1 取决于当前的值。
DataFrame 中的其他功能主要是距离，例如纬度 - 位置和价格的经度，均为数字。
我应该在分类编码之前或之后进行标准化(均值和单位方差为零的高斯分布)和标准化吗？
我认为在编码后进行标准化可能是有益的，这样在测量邻居之间的距离时，每个特征对于估计器来说都与其他特征一样重要，但我不太确定。 p>
最佳答案
似乎是一个悬而未决的问题，因此我想回答，即使已经晚了。我也不确定向量之间的相似性会受到多大影响，但根据我的实践经验，你应该首先对你的特征进行编码，然后缩放它们。我用 scikit learn preprocessing.StandardScaler() 尝试了相反的方法，如果你的特征向量没有相同的长度，它就不起作用:scaler.fit(X_train)产生ValueError:用序列设置数组元素。从你的描述中我可以看到你的数据具有固定数量的特征，但我认为出于泛化目的(也许你将来有新的特征？ )，最好假设每个数据实例都有唯一的特征向量长度。例如，我使用 Keras text_to_word_sequence 将文本文档转换为单词索引(这给了我不同的向量长度)，然后将它们转换为 one-hot 向量，然后对它们进行标准化。实际上我并没有看到标准化有很大的改进。我认为您还应该重新考虑要标准化哪些功能，因为虚拟人可能不需要标准化。 Here似乎分类属性不需要任何标准化或规范化。 K 最近邻是基于距离的，因此它可能会受到这些预处理技术的影响。我建议尝试标准化或规范化，并检查不同的模型如何对您的数据集和任务使用react。
关于machine-learning - 分类编码之前还是之后标准化？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47272033/