Нормализация среднеквадратического отклонения при сравнении данных из разных источников важна, потому что это позволяет привести разные масштабы и единицы измерения к единому виду. 12

Такое преобразование делает данные сопоставимыми и более удобными для анализа. 2 Вот ещё несколько преимуществ нормализации:

• Упрощение сравнения данных. 1 Когда все данные представлены в едином масштабе, их легче сравнивать и анализировать. 1
• Ускорение обучения алгоритмов машинного обучения. 1 Многие алгоритмы обучаются быстрее, когда данные нормализованы. 1
• Повышение точности алгоритмов машинного обучения. 1 Нормализация данных помогает алгоритмам сосредоточиться на важных аспектах данных, улучшая их точность и производительность. 1