В чем разница между StandardScaler и RobustScaler?

Разница между StandardScaler и RobustScaler заключается в подходах к масштабированию данных. www.geeksforgeeks.org www.pythonprog.com

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

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

Таким образом, StandardScaler лучше справляется с данными, которые следуют нормальному распределению, а RobustScaler — с данными, содержащими выбросы. www.geeksforgeeks.org www.pythonprog.com