После преобразования в числовую форму модели не реагируют по-разному на столбцы с горячим кодированием, чем на любые другие числовые данные. Таким образом, существует явный прецедент для нормализации значений {0,1}, если вы делаете это по любой причине для подготовки других столбцов.
Эффект от этого будет зависеть от класса модели и типа применяемой вами нормализации, но я заметил некоторые (небольшие) улучшения при масштабировании до 0, std 1 для категориальных данных с горячим кодированием при обучении нейронных сетей.
Это может иметь значение и для классов моделей, основанных на метриках расстояния.
К сожалению, как и большинство подобных вариантов, часто приходится пробовать оба подхода и выбирать тот, который имеет лучший показатель.