В чем преимущества RobustScaler перед другими методами масштабирования данных?

Некоторые преимущества RobustScaler перед другими методами масштабирования данных:

• Устойчивость к выбросам. www.geeksforgeeks.org pieriantraining.com RobustScaler использует медиану и межквартильный диапазон (IQR), которые не подвержены влиянию экстремальных значений. www.geeksforgeeks.org Это делает его подходящим для наборов данных с высокой изменчивостью или наличием выбросов, где другие методы масштабирования могут давать искажённые результаты. www.geeksforgeeks.org
• Универсальность. www.geeksforgeeks.org RobustScaler не делает никаких предположений о распределении исходных данных, что делает его более применимым к особым видам данных. www.geeksforgeeks.org
• Сохранение целостности данных. www.geeksforgeeks.org RobustScaler сохраняет порядок записей, так как использует основанную на порядке общую статистику, что делает его подходящим для порядковых данных или информации со значимыми порядковыми отношениями. www.geeksforgeeks.org
• Работа с перекошенными данными. www.geeksforgeeks.org RobustScaler хорошо справляется с перекошенными данными, так как основан на процентилях (медиане и IQR), которые менее подвержены влиянию экстремальных значений. www.geeksforgeeks.org
• Возможность работы с разреженными матрицами. www.geeksforgeeks.org RobustScaler может обрабатывать разреженные матрицы, что полезно при работе с высокомерными наборами данных, которые имеют много возможностей. www.geeksforgeeks.org
• Эффективное вычисление параметров масштабирования. www.geeksforgeeks.org RobustScaler вычисляет параметры масштабирования на обучающем наборе и применяет их к тестовому набору. www.geeksforgeeks.org