Я прочитал три основные причины стандартизации переменных, прежде чем что-то вроде Lasso
регрессии:
1) Интерпретируемость коэффициентов.
2) Возможность ранжировать важность коэффициента по относительной величине оценок коэффициента после усадки.
3) Нет необходимости перехватывать.
Но меня интересует самый важный момент. Есть ли у нас основания полагать, что стандартизация улучшит обобщение модели вне выборки? Также мне все равно, если мне не нужен перехват в моей модели; добавление одного не повредит мне.