Необходимо ли е нормализирането на признаците за модели BERT и дървета за вземане на решения?

За моделите BERT обикновено нормализацията на характеристиките не е необходима, тъй като входните данни са токени, които се преобразуват в ембединг чрез предварително обучен модел. Тези ембедингите вече са в подходящо пространство и не е необходима допълнителна нормализация.

За дърветата за вземане на решения (например, случайни гори или градиентен буустинг) също нормализацията на характеристиките не е задължителна. Дърветата работят с прагове за разделяне и не зависят от мащаба на характеристиките, така че нормализацията не влияе върху качеството на модела.

Обобщено: нормализацията е важна за модели, чувствителни към мащаба на характеристиките (например, линейни модели, SVM, невронни мрежи без предварително обучени ембединг), но не е необходима за BERT и дърветата за вземане на решения.