Как нормализация данных влияет на результаты алгоритмов машинного обучения?

Нормализация данных положительно влияет на результаты алгоритмов машинного обучения. yourtodo.ru www.geeksforgeeks.org Вот некоторые способы:

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

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