В своей практике я оцениваю данные прежде всего через призму их распределения, масштабов и требований модели. Нормализация и стандартизация — это инструменты, которые помогают привести данные к единой шкале, и их применение зависит от типа алгоритма и особенностей признаков.

Анализ масштабов признаков

Первым делом я смотрю на диапазон значений разных признаков. Если один признак варьируется от 0 до 1, а другой от 0 до 10 000, это сигнал к тому, что модели, чувствительные к масштабу признаков — например, логистическая регрессия, kNN или SVM — могут некорректно учитывать влияние каждого признака. В таких случаях я использую либо нормализацию, приводя данные к диапазону [0,1], либо стандартизацию, чтобы среднее было равно нулю, а стандартное отклонение — единице.

Оценка распределения данных

Я также обращаю внимание на форму распределения признаков. Если данные имеют сильный перекос, стандартизация может не решить проблему, и я рассматриваю дополнительные трансформации, например логарифмическое преобразование или Box-Cox. Если распределение относительно симметричное, стандартизация часто достаточна.

Тип используемой модели

Выбор между нормализацией и стандартизацией зависит от алгоритма. Методы, основанные на расстояниях или градиентном спуске, чувствительны к масштабу, поэтому данные важно привести к единой шкале. Для деревьев решений или ансамблей масштаб признаков обычно не критичен, и нормализация или стандартизация может быть необязательной.

Практический подход

На практике я сначала оцениваю масштаб и распределение всех признаков, учитываю требования модели и бизнес-контекст. Если признаки сильно различаются по масштабу или распределению, я использую стандартизацию или нормализацию. Также я проверяю, как эти преобразования влияют на метрики модели, чтобы убедиться, что данные приведены в форму, оптимальную для построения качественного и стабильного предсказания.