Какие преимущества и недостатки имеет MinMaxScaler по сравнению с другими методами масштабирования?

Некоторые преимущества MinMaxScaler по сравнению с другими методами масштабирования:

• Сохраняет исходное распределение данных. www.geeksforgeeks.org В отличие от стандартизации, MinMaxScaler не меняет форму распределения, а только смещает и масштабирует значения. www.geeksforgeeks.org
• Обеспечивает все значения в определённом диапазоне. www.geeksforgeeks.org По умолчанию это диапазон от 0 до 1. www.geeksforgeeks.org
• Подходит для алгоритмов, где важен абсолютный масштаб (например, KNN, нейронные сети). www.geeksforgeeks.org
• Эффективен, когда данные не следуют нормальному распределению. www.geeksforgeeks.org benalexkeen.com

Некоторые недостатки MinMaxScaler:

• Высокая чувствительность к выбросам. seifeur.com www.geeksforgeeks.org Одно экстремальное значение может исказить масштабирование. www.geeksforgeeks.org
• Не стандартизирует дисперсию. www.geeksforgeeks.org Признаки могут всё ещё отличаться по размаху. www.geeksforgeeks.org
• Возможны несоответствия результатов, если диапазоны данных для обучения и тестирования различаются. www.geeksforgeeks.org

Для работы с данными, содержащими выбросы, могут потребоваться альтернативные методы масштабирования, например, устойчивые к выбросам. proclusacademy.com