回归分析需要归一化吗

回归分析不需要归一化。回归模型本身不要求自变量处于相同尺度，系数会自动调整反映变量影响。实际应用中，房价预测模型中面积(平方米)和房间数(个)单位不同，模型仍能准确计算各自权重。医疗研究中，年龄(岁)和血压(mmHg)数值差异大，回归分析照样有效处理这些数据。归一化反而会丢失原始变量的实际意义，增加解释难度。

归一化在特定场景下有用但非必需。当使用正则化方法如Lasso或Ridge回归时，归一化确保惩罚项公平对待所有变量。神经网络等复杂模型前置归一化能加速收敛。数据可视化时，归一化使不同量纲数据可比。但这些情况只是例外，大多数传统回归分析直接处理原始数据即可获得可靠结果。