Нормализация данных положительно влияет на результаты алгоритмов машинного обучения. 23 Вот некоторые способы:

• Ускоряет обучение моделей. 2 Когда признаки нормализованы так, что они имеют сходный масштаб, градиентный спуск — ключевой алгоритм оптимизации в машинном обучении — работает более эффективно. 2 Это связано с тем, что градиенты всех признаков вносят пропорциональный вклад в процесс обучения, позволяя алгоритму быстрее находить оптимальное решение. 2
• Уменьшает риск переобучения. 2 Модели становятся менее чувствительными к масштабу и распределению отдельных признаков. 2 Это особенно важно в сценариях, где некоторые признаки могут иметь значительно больший масштаб или разные диапазоны значений по сравнению с другими. 2
• Повышает производительность алгоритмов, основанных на расстоянии. 3 Например, метода k-ближайших соседей (kNN) и других, учитывающих расстояние между точками. 5

Выбор метода нормализации зависит от конкретного алгоритма машинного обучения и особенностей данных. 1