Почему важно приводить данные к одинаковому масштабу перед их анализом?

Приведение данных к одинаковому масштабу перед анализом важно по нескольким причинам:

• Упрощение сравнения данных. sky.pro Когда все данные представлены в едином масштабе, их легче сравнивать и анализировать. sky.pro
• Ускорение обучения алгоритмов машинного обучения. sky.pro Многие алгоритмы обучаются быстрее, когда данные нормализованы. sky.pro
• Повышение точности алгоритмов машинного обучения. sky.pro Нормализация данных помогает алгоритмам сосредоточиться на важных аспектах данных, улучшая их точность и производительность. sky.pro
• Предотвращение искажения результатов. practicum.yandex.ru Если не привести данные к одинаковому масштабу, алгоритмы могут придавать большее значение признакам с большими числовыми значениями, что исказит результаты. practicum.yandex.ru

Например, в наборе данных о клиентах возраст может измеряться в годах, а доход — в тысячах рублей. practicum.yandex.ru Если эти признаки не стандартизировать, многие алгоритмы машинного обучения будут придавать большее значение доходу и исказят результаты. practicum.yandex.ru