Почему масштабирование данных важно в машинном обучении и статистическом анализе?

Масштабирование данных важно в машинном обучении и статистическом анализе по нескольким причинам:

• Повышение точности и эффективности алгоритмов. uproger.com Когда все переменные или функции находятся в одинаковом масштабе, это помогает избежать смещения модели в сторону одного признака или категории. uproger.com
• Уменьшение влияния выбросов. uproger.com Масштабирование позволяет снизить воздействие экстремальных значений, которые могут негативно влиять на работу алгоритмов. uproger.com birdyx.ru
• Подготовка данных для нормального распределения. birdyx.ru www.dmitrymakarov.ru В некоторых случаях необходимо преобразовать данные так, чтобы они соответствовали нормальному распределению. www.dmitrymakarov.ru Это важно, например, для проведения статистических тестов, превращения нелинейной зависимости в линейную или стабилизации дисперсии. www.dmitrymakarov.ru

Масштабирование данных — важный этап предварительной обработки. uproger.com При этом не всегда нужно масштабировать данные, некоторые алгоритмы машинного обучения не чувствительны к этому процессу. birdyx.ru