数据归一化是预测分析中一个关键的预处理步骤，因为它可以确保数据集中所有特征对模型性能的贡献相等。许多机器学习算法，例如 k 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络，依赖于距离计算或特征的加权组合。如果特征的尺度差异巨大（例如，年龄（0-100）和收入（0-1,000,000）），模型可能会过分强调数值范围较大的特征。例如，在 KNN 中，欧氏距离等距离度量会主要受收入影响，使得年龄即使是一个有意义的预测因子也变得无关紧要。归一化通过将特征缩放到一致的范围，例如 [0, 1] 或 Z 分数（均值=0，标准差=1），来解决这个问题，确保所有特征在训练过程中得到公平处理。
归一化还可以提高模型训练中使用的优化算法的稳定性和速度。梯度下降是一种训练线性回归或神经网络等模型的常用方法，它通过沿着误差降低最陡峭的方向移动来调整模型参数。如果特征尺度不同，损失函数曲面会变得拉长，导致算法震荡或收敛缓慢。例如，一个取值范围在数千的特征（例如房屋面积）需要较小的学习率来避免超出最优权重，而像房间数（1-10）这样的特征可以使用较大的步长。将这两个特征归一化到 [0, 1] 范围可以创建一个更平滑、更均衡的损失函数曲面，从而实现更快、更可靠的收敛。这对于深度学习模型尤为重要，因为训练时间和资源效率至关重要。
最后，归一化增强了模型的可解释性和可复现性。当特征被一致地缩放时，线性模型中的系数或树模型中的特征重要性得分反映的是真实关系，而不是尺度差异。例如，在一个预测房价的回归模型中，房屋面积（以千为单位缩放）的系数为 50 可能看起来微不足道，而卧室数量（1-5）的系数为 5，但归一化将揭示它们的实际影响。此外，归一化确保预处理步骤在训练和测试数据之间保持一致，避免数据泄露。像 scikit-learn 的 StandardScaler 或 MinMaxScaler 这样的工具会在训练数据上拟合缩放参数，并将其应用于测试数据，从而保持模型性能评估的完整性。通过标准化数据，开发者构建的模型既准确又更易于调试和解释。