Saya sadar ini adalah praktik umum untuk membakukan fitur untuk ridge dan lasso regression, akan tetapi, apakah lebih praktis untuk menormalkan fitur pada skala (0,1) sebagai alternatif standardisasi z-skor untuk metode regresi ini?
9
Normalisasi sangat penting untuk metode dengan regularisasi. Ini karena skala variabel mempengaruhi seberapa banyak regularisasi akan berlaku untuk variabel tertentu.
Sebagai contoh, misalkan satu variabel dalam skala yang sangat besar, katakanlah urutan jutaan dan variabel lain adalah dari 0 hingga 1. Kemudian, kita dapat berpikir bahwa regularisasi akan sedikit berpengaruh pada variabel pertama.
Seperti halnya kita melakukan normalisasi, menormalkannya menjadi 0 hingga 1 atau menstandarisasi fitur tidak terlalu menjadi masalah.
sumber