Нормализация признаков в машинном обучении представляет собой процесс приведения значений признаков к одному масштабу. Это может быть необходимо, если признаки имеют разные единицы измерения или диапазоны значений, что может привести к искажению результатов алгоритмов обучения.

Существует несколько способов нормализации признаков, включая:

Масштабирование: представляет собой приведение значений признаков к определенному диапазону, например от 0 до 1 или от -1 до 1.Стандартизация: представляет собой приведение значений признаков к нормальному распределению со средним значением 0 и стандартным отклонением 1.Нормализация по L2: представляет собой деление каждого признака на его норму по L2, что позволяет сделать векторы признаков единичной длины.

Нормализация признаков может быть выполнена как до обучения модели, так и в процессе обучения, например при помощи методов стандартизации или масштабирования в библиотеках для машинного обучения, таких как Scikit-learn в Python.