Warum verwenden wir StandardScaler, bevor wir ein Modell für maschinelles Lernen trainieren? [geschlossen] ⇐ Python

[Anonymous]

Ich arbeite an einem Klassifizierungsprojekt für maschinelles Lernen mit Python und scikit-learn.
Mir ist aufgefallen, dass viele Beispiele StandardScaler anwenden, bevor Modelle wie SVM, KNN oder logistische Regression trainiert werden.
Meine Frage lautet:
Warum verbessert die Feature-Skalierung die Inferenzgenauigkeit?
Ich würde mich über eine einfache Erklärung mit einem Beispiel freuen.