❗Eсли данные для обучения модели нормализованы, всегда ли это улучшит её производительность

Хотя нормализация может помочь многим алгоритмам, особенно тем, которые чувствительны к масштабам данных (например, линейной регрессии или нейросетям), она не всегда приведет к улучшению результатов.

В некоторых случаях, например, когда данные уже находятся в подходящем диапазоне или используются модели, не чувствительные к масштабу (например, деревья решений), нормализация может быть излишней и не улучшит производительность.