有时标准化有助于解决数值问题（这些天对于现代数值线性代数例程而言并不那么重要）或有助于解释，如另一个答案中所述。这是我将用于自己回答答案的一个“规则”：您使用的回归方法是否不变，因为实质性答案不会随着标准化而改变？普通最小二乘法是不变的，而 lasso 或岭回归等方法则不是。因此，对于不变方法，没有真正需要标准化，而对于非不变方法，您可能应该标准化。（或者至少考虑一下）。

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如果您减去平均值或实际值范围内的某个数字，有时会使解释更容易，因为这可以使截距更有意义。例如，如果您有 65 岁及以上的人减去 65，则截距是 65 岁而不是新生儿的预测值。如果您有诸如幂之类的非线性术语，这会使它们的相关性降低，因此您可以更轻松地看到正在发生的事情。它还可以使缩放预测器变得更容易，以便将系数移动到更可打印的范围内。例如，将天数转换为数周或数月。除此之外应该没关系。我想我刚才写的一些可能是你朋友的意思，这取决于数据。