回答編集履歴
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SGD のような標準化が効いてくるアルゴリズムの場合、ダミー変数もそうでない変数も一律に標準化します。
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> ダミー変数は正規化に近く、「最低が0、最高が1になるようにデータを
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加工（スケーリング）」したものと考えることができ
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ダミー変数化の目的は、スケーリングではなく、カテゴリ変数を数値で表すことが目的です。
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例えば、晴れ、曇、雨という3つの値をとるカテゴリ変数があったとき、これを晴れ=0、曇=1、雨=2と数値で表すと、これら3つには本来ないはずの大小関係ができてしまいます。
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そのため、それぞれ3つのダミー変数に分けて、それぞれの変数を0, 1 で表すことでそうならないようにします。
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SGD のような標準化が効いてくるアルゴリズムの場合、ダミー変数もそうでない変数も
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SGD のような標準化が効いてくるアルゴリズムの場合、ダミー変数もそうでない変数も一律に標準化します。
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@@ -2,7 +2,7 @@
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標準化が有効かどうかは、アルゴリズムによります。
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まず、標準化が有効かどうかは、アルゴリズムによります。
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今回の LinearRegression の場合、アルゴリズムの仕組み上、標準化しても、しなくても結果は変わりません。
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