Зачем масштабировать признаки и какие методы масштабирования существуют?

Скалирование признаков часто необходимо для моделей, чувствительных к масштабу данных. Для линейной регрессии это не всегда критично, так как она может работать и с несбалансированными признаками, но скалирование помогает:

• Улучшить сходимость градиентных методов оптимизации.
• Сделать коэффициенты модели более интерпретируемыми.

Для других моделей, например, для методов, основанных на расстояниях (kNN, SVM с RBF), скалирование обязательно, чтобы признаки имели одинаковый вес.

Часто используют стандартизацию (приведение к среднему 0 и стандартному отклонению 1) или нормализацию (приведение к диапазону [0,1]).

Пример стандартизации на Python с помощью sklearn:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)