Нужна ли нормализация признаков для моделей BERT и деревьев решений?

Для моделей BERT нормализация признаков обычно не требуется, так как входные данные — это токены, которые преобразуются в эмбеддинги через предобученную модель. Эти эмбеддинги уже находятся в подходящем пространстве, и дополнительная нормализация не нужна.

Для деревьев решений (например, случайных лесов или градиентного бустинга) нормализация признаков тоже не обязательна. Деревья работают с порогами разделения и не зависят от масштаба признаков, поэтому нормализация не влияет на качество модели.

Итог: нормализация важна для моделей, чувствительных к масштабу признаков (например, линейных моделей, SVM, нейросетей без предобученных эмбеддингов), но не нужна для BERT и деревьев решений.