一旦转换为数字形式，模型对 one-hot-encoded 列的响应与对任何其他数字数据的响应没有什么不同。因此，如果您出于任何原因准备其他列，则有一个明确的先例来规范化 {0,1} 值。

这样做的效果将取决于模型类和您应用的归一化类型，但我注意到在训练神经网络时，当缩放为均值 0 时，对于单热编码的分类数据，标准为 1 时有一些（小的）改进。

它也可能对基于距离度量的模型类产生影响。

不幸的是，就像大多数此类选择一样，您通常必须尝试两种方法并采用具有最佳指标的方法。