你想弄懂什么？

需要特征缩放是因为原始特征通常在单位和量级上有所不同，使它们不可比较。缩放将它们带到共同的尺度上，这对于许多机器学习算法正常工作是必要的。

适用条件：数据集包含具有不同单位或范围的多个特征。；模型对特征量级敏感（例如，基于距离或梯度的模型）。

需要特征缩放是因为原始特征通常在单位和量级上有所不同，使它们不可比较。缩放将它们带到共同的尺度上，这对于许多机器学习算法正常工作是必要的。

适用条件：数据集包含具有不同单位或范围的多个特征。；模型对特征量级敏感（例如，基于距离或梯度的模型）。