⚙️ Что такое StandardScaler из scikit-learn и зачем он нужен?

StandardScaler — это инструмент из библиотеки scikit-learn, который стандартизирует данные: приводит их к распределению со средним 0 и стандартным отклонением 1. Это важно перед обучением моделей, особенно для алгоритмов, чувствительных к масштабу (например, SVM, KNN, линейная регрессия).

➡️ Пример:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

X = np.array([[10, 200], [15, 300], [14, 250]])

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

print(X_scaled)

➡️ После трансформации признаки будут нормализованы, что помогает улучшить сходимость и стабильность модели.

🗣️ StandardScaler — must-have шаг в пайплайне предварительной обработки данных для большинства классических ML-моделей

🖥 Подробнее тут