В каких случаях лучше использовать стандартизацию, а в каких — нормализацию данных?

Стандартизация полезна в случаях, когда данные соответствуют гауссовскому (нормальному) распределению. birdyx.ru dzen.ru Этот метод не имеет ограничивающего диапазона, поэтому даже если в данных есть выбросы, стандартизация не повлияет на них. birdyx.ru dzen.ru Стандартизация особенно полезна для алгоритмов, предполагающих нормальное распределение данных, таких как линейная регрессия. sky.pro

Нормализация удобна, когда известно, что распределение данных не соответствует гауссовскому. birdyx.ru dzen.ru Это может быть полезно в алгоритмах, которые не предполагают никакого распределения. dzen.ru Нормализация сглаживает размах выборки (разницу между максимумом и минимумом) с помощью математических функций (чаще всего линейной и экспоненциальной). tenchat.ru

Не существует жёстких правил, указывающих, когда следует нормализовать или стандартизировать данные. birdyx.ru Можно построить две модели: с нормализованными данными и со стандартизированными данными, сравнить точность и выбрать лучший результат. birdyx.ru

Выбор между нормализацией и стандартизацией зависит от конкретного алгоритма машинного обучения и особенностей данных. sky.pro