Szükséges-e a jellemzők normalizálása BERT modellekhez és döntési fákhoz?

A BERT modellek esetében az jellemzők normalizálása általában nem szükséges, mivel a bemeneti adatok tokenek, amelyeket egy előre betanított modell segítségével átalakítanak beágyazódásokká. Ezek az beágyazódások már megfelelő térben vannak, és nincs szükség további normalizálásra.

A döntési fák (például véletlen erdők vagy gradiens boosting) esetében sem kötelező a jellemzők normalizálása. A fák osztási küszöbökkel dolgoznak, és nem függenek a jellemzők skálájától, így a normalizálás nem befolyásolja a modell minőségét.

Röviden: a normalizálás fontos a skálára érzékeny modellek számára (például lineáris modellek, SVM, előre betanított beágyazódás nélküli neurális hálózatok), de a BERT és a döntési fák esetében nem szükséges.