lin_reg.coef_ 函数在使用 StandardScaler 缩放训练数据时返回过高的系数答案

【问题标题】：lin_reg.coef_ function returns coefficients that are too high when using StandardScaler to scale the training datalin_reg.coef_ 函数在使用 StandardScaler 缩放训练数据时返回过高的系数
【发布时间】：2021-11-15 00:48:02
【问题描述】：

我在以下上下文中使用 StandardScalar() 和 lin_reg.coef_ 函数：

for i in range(100):
    
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=i)
    scaler = StandardScaler().fit(x_train)
    x_train = scaler.transform(x_train)
    x_test = scaler.transform(x_test)
    lin_reg = LinearRegression().fit(x_train, y_train)
    
    if i == 0:
        print(lin_reg.coef_)
    if i == 1:
        print(lin_reg.coef_)

这导致以下输出：

代码输出

因此，正如预期的那样，coef_ 函数返回我传递给线性回归的 22 个不同特征的系数。但是，对于第二个输出，一些系数太大（例如 1.61e+14）。我很确定使用 StandardScaler() 进行缩放可以正常工作。但是，如果我在应用 coef_ 函数之前不缩放训练数据，我不会得到这些高系数。我应该提到的一件重要的事情是最后 13 个特征是二元特征，而前 9 个特征是连续的（例如年龄）。我可以想象这个问题在某种程度上与这个事实有关，尽管对于第一个二进制特征，系数是正确计算的（只是最后 12 个二进制特征的系数太大）。

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn linear-regression

【解决方案1】：

当数据来自高斯分布时，您应该使用标准化。对二进制数据使用 StandardScal() 没有任何意义。

您应该只缩放前 9 个九个变量，然后将它们全部传递到线性回归中。

https://www.atoti.io/when-to-perform-a-feature-scaling/ Avoid scaling binary columns in sci-kit learn StandsardScaler

【讨论】：