机器学习中对不同特征采用不同变换是否合理，会影响模型性能吗

1. 不同特征用不同变换方式的操作是否正确？ #

完全正确。特征变换的核心原则是适配单特征本身的取值特性和分布问题，没有任何规则要求所有特征必须使用统一变换逻辑。
你的处理逻辑非常贴合特征属性：

• Amount是取值跨度达4个数量级的正数值（无0/负值），log变换是处理这类右偏大额数值的经典方案，实现简单且业务解释性强
• Percent1、Percent2取值被限制在[0,1]区间，无法直接应用log变换（0值会得到负无穷），适配0值、小范围数值的Yeo-Johnson变换是更合理的选择

2. 该操作是否会影响模型性能？ #

绝大多数场景下是正向影响，少数场景无影响，几乎不会出现负向效果：

• 对于线性回归、逻辑回归、SVM、KNN这类对特征分布、特征尺度敏感的模型：修正偏态后可以降低极端值的干扰，让特征更符合模型的正态分布假设，大概率会提升模型精度和稳定性
• 对于随机森林、XGBoost、LightGBM这类树模型：树模型本身对特征分布不敏感，变换的收益会非常小，甚至完全无收益，但也不会对性能造成负面影响

注意：所有变换规则必须仅用训练集拟合，再应用到验证集/测试集，不能用全量数据集拟合变换逻辑，否则会引发数据泄露，反而拉低模型性能。

3. 是否需要所有特征采用同一种变换方式？ #

完全不需要。不同特征的物理意义、取值范围、分布特性存在本质差异，强行统一变换反而可能引发问题：比如你如果给[0,1]区间的百分比列强行做log变换，碰到0值样本会直接得到非法的无穷值；反过来给跨度极大的Amount列用Yeo-Johnson变换虽然可行，但log变换的业务解释性明显更强，完全没必要为了统一而统一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3789961