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如果特征种类过多，或者是数量级的，可以不 onehot 吗，还是需要分类
如果大多数都是数量级的，是否可以直接扔进模型呢，还是要做个标准化
如果大多数都是数量级的，是否可以直接扔进模型呢，还是要做个标准化
 | 1 cclin 2020 年 11 月 25 日 via Android 举个例子，你用 l2 距离，北京是 0，上海是 1，广州是 2，不做 onehot 意味着在这个维度广州和北京距离是广州到上海的二倍，然而实际上他们的距离应该相同 |
 | 2 galileo1214 OP @cclin 类型过多会离散化 |
 | 3 levylll 2020 年 11 月 25 日 图省事儿可以做特征 hash，压缩特征到同一个 hash 空间 |
 | 4 Escapist367 2020 年 11 月 25 日 有的模型不需要 one-hot |
 | 5 TimePPT PRO one-hot encoding 不是万能的，这些分类变量编码方法你值得拥有 https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-09-16-6 机器学习中的特征工程总结！ https://mp.weixin.qq.com/s/RgSejEbxwhnFUKR2POmqmg 一文讲解特征工程！经典外文 PPT 及中文解析 https://mp.weixin.qq.com/s/GWMZ1jwbchE8O0r6EduYtQ |
| 6 galileo1214 OP @TimePPT #5 谢谢 |
| 7 TimePPT PRO |
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