どんな場合に標準化必要なの？具体的なアルゴリズムおしえて
特徴量のスケーリングが必要な場合は、主に以下のような状況です：
- 線形モデル（線形回帰、ロジスティック回帰など）: 特徴量のスケールが異なる場合、重みの学習がうまくいかないことがあります。この場合、特徴量のスケーリングが必要です。具体的には、正規化や標準化を行います。
- 距離ベースのモデル（K近傍法など）: 特徴量間の距離を計算する場合、特徴量のスケールが異なると距離の尺度が歪んでしまいます。この場合も、特徴量のスケーリングが必要です。通常は、標準化を行います。
- ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークの学習が収束しやすくなる場合があります。特に、入力層の活性化関数がシグモイドやハイパボリックタンジェントの場合には、特徴量のスケーリングが重要です。
これらの場合、特徴量のスケーリングを行うことで、モデルの学習が安定し、性能が向上することがあります。
具体的なアルゴリズムとしては、正規化（Normalization）や標準化（Standardization）があります。正規化は、特徴量の値を0から1の範囲にスケーリングする方法であり、標準化は平均が0、標準偏差が1になるように特徴量を変換する方法です。