Я работаю над проектом классификации машинного обучения с использованием Python и scikit-learn.
Я заметил, что во многих примерах StandardScaler применяется перед обучением таких моделей, как SVM, KNN или логистическая регрессия.
Мой вопрос:
Почему масштабирование признаков повышает точность вывода?
Я был бы признателен за простое объяснение на примере.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... ning-model
