⚖️ Какова цель масштабирования признаков (feature scaling) в машинном обучении

Цель масштабирования признаков — привести значения всех признаков к единому масштабу.

Это особенно важно для алгоритмов, чувствительных к величине признаков, таких как модели, основанные на градиентном спуске (например, логистическая регрессия) или на расстояниях (k-ближайших соседей, SVM).

Масштабирование улучшает производительность модели и ускоряет её обучение, предотвращая ситуацию, когда признаки с большими значениями доминируют над другими.