Przeczytałem trzy główne powody standaryzacji zmiennych przed czymś takim jak Lasso
regresja:
1) Interpretowalność współczynników.
2) Możliwość uszeregowania znaczenia współczynnika według względnej wielkości oszacowań współczynnika skurczu.
3) Nie ma potrzeby przechwytywania.
Ale zastanawiam się nad najważniejszą kwestią. Czy mamy powody sądzić, że standaryzacja poprawiłaby generalizację modelu poza próbą? Nie obchodzi mnie też, czy nie potrzebuję przechwytywania w moim modelu; dodanie jednego mnie nie rani.