Для чего нужно масштабировать признаки перед подачей в модель машинного обучения?

Это требуется для корректного использования метрических алгоритмов классификации и регрессивного анализа. Кроме того, когда данные представляют собой нормализованный массив, их проще сравнивать визуально, проще отслеживать закономерности и всплески, выявлять аномалии, и в ряде задач на имитацию реальной ситуации - комбинировать смешением.