如何对来自不同特征工程过程的特征进行标准化和归一化？

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如何解决如何对来自不同特征工程过程的特征进行标准化和归一化？？

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我正在处理一个数据集，其中每个样本都包含数字和文本数据。因此，采用多种方法从数据集构建训练特征矩阵。对于数据集中的每个样本，我从 3 个部分构建了一个向量表示。

1. 段落文本的 doc2vec 向量表示：我使用 gensim implemetation of paragraph vector 将文本编码为 [-5,5] 之间的 100 维浮点数

2. 文本标签的单热编码向量：数据集中的每个样本都有零个或多个文本标签，我汇总了数据集中使用的所有唯一标签，并将其编码为仅包含 0 和1. 例如，如果完整的标签集是 [Python,Java,JavaScript,C++]，并且样本包含标签 Python 和 Java，则结果向量将为 [1,1,0]。

3. 数值数据和分类数据：

   • 数字数据字段按原样构建到特征向量中
   • 分类数据被映射到整数并构建到特征向量中

生成的特征矩阵如下所示

[
  [-1.02,1.33,2.35,-0.48,... -4.11,...,235,11.5,333],[-0.22,3.03,1.95,233,22,[-2.07,-1.33,-2.35,102,13,[-4.32,4.33,1.75,98,8,]

我的问题是，我应该对数据集应用任何标准化或规范化吗？如果是这样，我应该在连接特征的不同部分之前还是之后进行？

我正在使用 scikit-learn，我使用的主要算法是梯度提升。

解决方法

大佬总结

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