Чем отличается MinMaxScaler от других методов масштабирования в машинном обучении?

MinMaxScaler отличается от других методов масштабирования в машинном обучении тем, что фокусируется на диапазоне значений, в то время как другие методы ориентированы на среднее значение и стандартное отклонение. proclusacademy.com

Некоторые другие методы масштабирования и их особенности:

• StandardScaler. stackoverflow.com Преобразует каждое значение так, чтобы среднее значение стало 0, а стандартное отклонение — 1. proclusacademy.com stackoverflow.com Подходит, если известно, что распределение данных нормальное. stackoverflow.com Однако StandardScaler не может гарантировать сбалансированный масштаб признаков при наличии выбросов. stackoverflow.com
• MaxAbsScaler. www.dmitrymakarov.ru kanoki.org Масштабирует каждый признак по его максимальному абсолютному значению. kanoki.org Не смещает и не центрирует данные, поэтому не разрушает разреженность. kanoki.org MinMaxScaler справляется с сохранением нулей в столбцах, где есть только положительные значения, и не работает со столбцами с отрицательными значениями. www.dmitrymakarov.ru
• PowerTransformer. kanoki.org Применяет степенное преобразование к признакам, чтобы они стали похожи на гауссианские. kanoki.org
• QuantileTransformer. kanoki.org Преобразует признаки с помощью квантилей, чтобы они соответствовали равномерному и нормальному распределению. kanoki.org