Нормализацию данных в машинном обучении нужно делать в следующих случаях:

• Когда используются алгоритмы, чувствительные к масштабу данных. 1 Например, K-ближайшие соседи или метод опорных векторов. 1 Нормализация поможет им работать лучше. 1
• Когда у признаков разные масштабы. 1 Если есть признаки с разными единицами измерения (например, возраст и доход), нормализация поможет сбалансировать их влияние на модель. 1

Некоторые случаи, когда нормализация не обязательна:

• Когда в качестве предсказательных моделей выступают деревья решений и ансамбли. 1 Модели вроде деревьев решений, случайного леса и градиентного бустинга не требуют нормализации, так как они основаны на разбиениях и не зависят от масштаба. 1
• Когда в датасете присутствуют категориальные переменные. 1 Если категории преобразовать с помощью целочисленного кодирования, нормализация может быть применима, так как в этом случае значения могут иметь порядок и масштаб, что может повлиять на результаты обучения модели. 1

Выбор метода нормализации зависит от конкретного алгоритма машинного обучения и особенностей данных. 5