仅用负标签特征做缩放后训练Logistic Regression是否合理？

仅用负标签（正常）样本拟合RobustScaler是合理的，甚至在你这种以异常检测为导向的二分类场景中，是更贴合需求的选择，具体原因和注意事项如下：

• 贴合场景核心逻辑
  你将蓝色样本定义为“正常基准”，基于这类样本做缩放，本质是把正常样本的分布对齐到RobustScaler的统计基准（中位数、四分位距）。这样处理后，橙色异常样本的特征值会自然偏离这个基准，放大与正常样本的差异——完全契合你想让异常样本离缩放后均值（0）更远的直觉，能帮助Logistic Regression更清晰地捕捉两类样本的边界。

• RobustScaler的适配性强化
  RobustScaler本身就依赖对异常值不敏感的中位数和IQR计算缩放规则，但你主动用纯正常样本拟合，相当于彻底排除异常样本对缩放统计量的干扰。如果用全量样本拟合，橙色异常样本的分布会拉偏缩放基准，反而模糊了正常与异常的固有差异，违背了你把蓝色样本作为“正常”标准的设定。

• 关键注意事项

  • 严格遵循训练流程：拟合RobustScaler时只能用训练集中的负标签样本，之后用这个已拟合的缩放器统一转换训练集的正负样本，以及后续的所有测试/验证样本——绝对不能在测试阶段重新拟合缩放器，否则会造成数据泄露，导致模型评估失真。
  • 效果对比验证：建议你对比两种方案的模型表现：用全量样本拟合缩放器 vs 只用正常样本拟合，重点关注针对异常样本的召回率、精确率等指标，实际效果是判断方案优劣的最终标准。
  • 适配Logistic Regression特性：Logistic Regression的系数权重受特征尺度影响，放大异常与正常样本的特征差异，能让模型更快聚焦于异常判别信号，提升分类效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tamir Shasha