В предыдущем посте мы построили нашу первую модель машинного обучения для предсказания цен на жилье. Сегодня мы попробуем улучшить ее, используя масштабирование признаков и другие алгоритмы. 1. Почему масштабирование признаков важно? Многие алгоритмы машинного обучения, особенно те, которые основаны на вычислении расстояний (например, k-ближайших соседей, SVM), чувствительны к масштабу признаков. Если один признак имеет значения от 0 до 1, а другой – от 1000 до 10000, то второй признак будет оказывать гораздо большее влияние на результат, даже если он не является более важным...