Каковы основные преимущества использования StandardScaler в машинном обучении?

Некоторые преимущества использования StandardScaler в машинном обучении:

• Улучшение производительности моделей. 1 StandardScaler помогает повысить эффективность и скорость сходимости моделей машинного обучения, особенно тех, которые чувствительны к масштабам признаков, например линейной регрессии, логистической регрессии и машин опорных векторов. 1
• Упрощение интерпретации. 1 Стандартизация признаков с помощью StandardScaler облегчает понимание коэффициентов или весов, назначенных каждому признаку в линейных моделях. 1
• Устойчивость к выбросам. 1 StandardScaler относительно устойчив к наличию выбросов, так как опирается на среднее значение и стандартное отклонение, а не на диапазон данных. 1
• Улучшение визуализации распределения признаков. 3 StandardScaler обеспечивает лучшую визуализацию распределения признаков. 3
• Повышение скорости сходимости градиентных алгоритмов. 3

StandardScaler особенно полезен, когда признаки имеют разные масштабы, и нужно привести их к общему масштабу для обеспечения справедливости в работе алгоритма. 3