PyTorch搭建神经网络时重复值列数据编码问题咨询

1. 分类特征直接用独立整数编码是否可行 #

基本不可行，大概率会让模型效果差到没法用。
你给国家、城市、机场、舱位这类没有天然大小顺序的分类特征硬分配整数，相当于强行给类别加了不存在的序关系：比如你把北京编为1、上海编为2、广州编为3，网络会默认认为广州和北京的数值差是2，比上海和北京的差1更远，这种完全不符合业务语义的错误假设，会让模型学到大量离谱的伪关联。
你现在保留整数的三个时间特征是例外：month、day、week_day本身有自然顺序，留整数本身没大问题，但要注意它们是周期循环的——比如12月和1月实际相邻，直接用整数的话模型会认为两者差11，是一年里离得最远的月份，有条件的话用sin/cos做周期编码效果会更好。
分类特征的常规处理逻辑很简单：基数低的（比如星期、舱位、国家）用独热编码或者目标编码就行；基数高的（比如城市、机场，可能有成百上千个取值）直接用PyTorch自带的nn.Embedding层做嵌入，把每个类别映射成低维稠密向量，让模型自己学不同类别之间的关联，比硬编整数靠谱得多。

2. 输入是否必须缩放到0~1区间 #

没有强制要求必须缩到0~1，但绝对不能把量级差极大的原始整数直接喂进模型。
神经网络的参数初始化、常用激活函数（ReLU、GELU、Tanh等）的有效响应区间基本都集中在0附近的小范围值。如果你不同特征的数值差好几个量级——比如日期最多是31，城市编码可能编到几百上千，那大数值特征会在梯度更新时完全主导损失走向，不仅收敛速度会慢很多，小数值特征里的有效规律也会直接被淹没，模型根本学不到。
实操里不用死卡0~1的范围，只要保证所有输入特征的量级基本对齐就行：

• 用嵌入层处理的分类特征，嵌入层输出本身就是小范围稠密值，不需要额外缩放
• 保留数值形式的特征（比如你暂时用整数的时间特征），要么做最小最大归一化压到[0,1]，要么做Z-score标准化压到均值0、方差1，和其他输入的数值范围匹配就可以。

额外提一句，你要输出的是0.05~0.55区间的系数，最后输出层不用硬算完再裁剪，直接用output = torch.sigmoid(raw_logits) * 0.5 + 0.05就能把输出严格卡在目标区间，收敛会更稳。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17740942