Je sais qu'il est courant de normaliser les caractéristiques de régression de crête et de lasso, mais serait-il plus pratique de normaliser les caractéristiques sur une échelle (0,1) comme alternative à la standardisation du score z pour ces méthodes de régression?
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La normalisation est très importante pour les méthodes avec régularisation. En effet, l'échelle des variables affecte la quantité de régularisation qui s'applique à une variable spécifique.
Par exemple, supposons qu'une variable soit à très grande échelle, disons l'ordre des millions et qu'une autre variable soit de 0 à 1. Ensuite, nous pouvons penser que la régularisation aura peu d'effet sur la première variable.
En plus de la normalisation, la normaliser à 0 à 1 ou standardiser les fonctionnalités n'a pas trop d'importance.
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