Czy normalizacja cech jest konieczna dla modeli BERT i drzew decyzyjnych?

Dla modeli BERT normalizacja cech zwykle nie jest konieczna, ponieważ dane wejściowe to tokeny, które są przekształcane w osadzenia za pomocą wytrenowanego wcześniej modelu. Te osadzenia już znajdują się w odpowiedniej przestrzeni, więc nie jest potrzebna dodatkowa normalizacja.

Dla drzew decyzyjnych (np. losowe lasy lub gradient boosting) normalizacja cech również nie jest obowiązkowa. Drzewa działają na podstawie progów podziału i nie zależą od skali cech, więc normalizacja nie wpływa na jakość modelu.

Podsumowując: normalizacja jest ważna dla modeli wrażliwych na skalę cech (np. modele liniowe, SVM, sieci neuronowe bez wstępnie wytrenowanych osadzeń), ale nie jest potrzebna dla BERT i drzew decyzyjnych.