Atributos numéricos diferentes podem possuir enorme discrepância de amplitude em um mesmo conjunto de dados. Por exemplo, enquanto a idade de uma pessoa tende a estar entre 0 e 130 anos, a altura em metros costuma variar entre 0,5 e 2,5. Em casos assim, alguns modelos de análise podem dar uma importância muito maior para a variável de maior amplitude (idade). Para lidar com esse efeito, é comum o uso de métodos de feature scaling disponíveis em pacotes Python como o Scikit Learn. Das opções a seguir, a única que NÃO representa um método para feature scaling é: