Разница между StandardScaler и RobustScaler заключается в подходах к масштабированию данных. 12

StandardScaler преобразует данные так, что среднее значение становится 0, а стандартное отклонение — 1. 1 Этот метод подходит для алгоритмов, которые предполагают нормальное распределение данных, например SVM, логистической регрессии или нейронных сетей. 1 Однако StandardScaler чувствителен к выбросам и не идеален для данных с ненормальным распределением. 1

RobustScaler использует медиану и межквартальный диапазон для масштабирования данных, что позволяет эффективно обрабатывать выбросы. 2 Этот метод подходит для алгоритмов, чувствительных к выбросам, таких как линейная регрессия и k-means. 2 Однако RobustScaler может искажать исходное распределение при наличии выбросов и не подходит для нормально распределённых данных без них. 2

Таким образом, StandardScaler лучше справляется с данными, которые следуют нормальному распределению, а RobustScaler — с данными, содержащими выбросы. 12