对不同的特征使用不同的特征缩放技术是否正确？

Question

我阅读了这篇关于特征缩放的 post： all-about-feature-scaling

两种主要的特征缩放技术是：

min-max scaler - 对于 非高斯 .
Standard scaler - 对于具有 Gaussian 分布的特征响应良好。

我看了其他的post和例子，似乎我们总是使用一个缩放方法（min-max或standard） 所有功能。

我还没有看到建议的示例或论文：

1. go over all the features, and for each feature:
1.1 check feature distribution
1.2 if the feature distribution is Gaussian:
1.2.1 use Standard scaler for this feature
1.3 otherwise:
1.3.1 use min-max scaler for this feature

为什么我们不混合缩放方法？
我的建议有什么问题或缺点？

Answer 1

然后，您的特征将具有不同的尺度，这是一个问题，因为具有较大尺度的特征将支配其余特征（例如，在中）。具有 min-max 归一化的特征将被重新缩放到 [0,1] 范围内，而具有标准化的特征将被转换为从负到正的范围（例如 [-2,+2] 甚至更宽的范围）小标准差）。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

dfTest = pd.DataFrame({'A':[14,90,80,90,70],
                       'B':[10,107,110,114,113]})

scaler = MinMaxScaler()
dfTest['A'] = scaler.fit_transform(dfTest[['A']])

scaler = StandardScaler()
dfTest['B'] = scaler.fit_transform(dfTest[['B']])

ax = dfTest.plot.scatter('A', 'B')
ax.set_aspect('equal')

对不同的特征使用不同的特征缩放技术是否正确？

Is it right to use different feature scaling techniques to different features?

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