Соблюдение условия нормировки в анализе статистических данных важно по нескольким причинам:

• Приведение данных к единому виду. 4 Разные признаки обучающего набора данных могут быть представлены в разных масштабах и изменяться в разных диапазонах. 2 Например, возраст изменяется от 0 до 100, а доход — от нескольких тысяч до нескольких миллионов. 2 Без нормировки возникает нарушение баланса между влиянием входных переменных на выходную переменную. 2
• Обеспечение корректной работы алгоритмов. 3 Если не привести данные к одинаковому диапазону, работа аналитических моделей машинного обучения с такими показателями окажется некорректной. 3 Дисбаланс между значениями признаков может вызвать неустойчивость работы модели, ухудшить результаты обучения и замедлить процесс моделирования. 3
• Улучшение интерпретации результатов. 3 Нормировка данных требуется, когда несовместимость единиц измерений переменных может отразиться на результатах. 3 Например, время реакции, записанное в миллисекундах, легче интерпретировать, чем число тактов процессора, в которых были получены данные эксперимента. 3