在数据预处理中，为什么要进行数据标准化或归一化？ A. 使不同规模的特征具有相同的重要性 B. 加快模型收敛速度 C. 减少计算成本 D. 以上都是

在数据预处理中，进行数据标准化或归一化的原因主要包括以下几点：

A. 使不同规模的特征具有相同的重要性 数据标准化或归一化可以消除不同评价指标之间的量纲影响，解决数据指标之间的可比性问题。通过这种处理，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价，确保不同特征在模型中具有相同的重要性17。

B. 加快模型收敛速度 标准化或归一化可以减少特征之间规模、特征、分布差异对模型的影响，特别是对于基于距离度量的模型，归一化后可以提高模型的精度，从而加快模型的收敛速度2。

C. 减少计算成本 虽然原文中没有直接提到减少计算成本，但可以推断，通过标准化或归一化处理，可以降低模型训练过程中的数值计算复杂度，从而在一定程度上减少计算成本。

D. 以上都是 综合以上分析，我们可以得出结论：在数据预处理中，进行数据标准化或归一化的原因包括使不同规模的特征具有相同的重要性、加快模型收敛速度以及减少计算成本，因此选项D“以上都是”是正确的127。