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. 2

Некоторые другие методы масштабирования и их особенности:

• StandardScaler. 5 Преобразует каждое значение так, чтобы среднее значение стало 0, а стандартное отклонение — 1. 25 Подходит, если известно, что распределение данных нормальное. 5 Однако StandardScaler не может гарантировать сбалансированный масштаб признаков при наличии выбросов. 5
• MaxAbsScaler. 13 Масштабирует каждый признак по его максимальному абсолютному значению. 3 Не смещает и не центрирует данные, поэтому не разрушает разреженность. 3 MinMaxScaler справляется с сохранением нулей в столбцах, где есть только положительные значения, и не работает со столбцами с отрицательными значениями. 1
• PowerTransformer. 3 Применяет степенное преобразование к признакам, чтобы они стали похожи на гауссианские. 3
• QuantileTransformer. 3 Преобразует признаки с помощью квантилей, чтобы они соответствовали равномерному и нормальному распределению. 3