В чем преимущества использования StandardScaler при работе с нейросетями?

Некоторые преимущества использования StandardScaler при работе с нейросетями:

• Улучшение производительности моделей. 5 StandardScaler приводит данные к сбалансированному масштабу, что важно для алгоритмов машинного обучения, особенно тех, которые чувствительны к различиям в масштабе признаков. 5
• Ускорение сходимости. 1 Многие алгоритмы оптимизации сходятся быстрее, когда признаки находятся в одинаковом масштабе. 1
• Упрощение интерпретации. 1 Стандартизированные признаки легче интерпретировать, особенно в линейных моделях, где коэффициенты представляют эффект каждого признака. 1
• Сохранение полезной информации о выбросах. 4 Стандартизация сохраняет полезную информацию о выбросах и делает алгоритм менее чувствительным к ним. 4

StandardScaler особенно полезен при работе с алгоритмами, которые используют вычисления расстояний, например k-ближайших соседей (kNN) и машины опорных векторов (SVM). 1