多元线性回归需要标准化吗?

多元线性回归是否需要标准化取决于特征单位和模型算法。如果特征量纲差异大，比如年龄用岁、收入用元，标准化能提升模型稳定性。树模型如随机森林不需要标准化，但梯度提升树或神经网络会受益。标准化后特征权重可比，便于解释。实际应用中，标准化不是必须步骤，但能加速模型收敛。

标准化的影响

标准化后特征均值为0，标准差为1。线性回归的系数会变化，但预测结果不变。距离类算法如KNN必须标准化，否则大特征主导计算。标准化还能防止数值溢出，尤其当特征值极大时。不过标准化会丢失原始数据的实际意义，分析时需结合业务场景。有些算法如朴素贝叶斯对标准化不敏感。