LSTM Autoencoder 数据缩放指南

问：

我正在处理包含 9 个特征的数据集。虽然其中 8 个要素的值范围为 0-255，但一个要素的值却截然不同。我正在将此数据集与 LSTM 自动编码器一起使用以进行异常检测，并且有几个关于缩放的问题：

虽然建议使用 RobustScaler 来处理异常值，但我发现 StandardScaler 在我的测试中胜过它。您能解释一下为什么会这样吗？

我尝试将 RobustScaler 用于发散功能，将 StandardScaler 用于其余功能。这种方法似乎很有希望。您会推荐这种混合缩放方法，还是应该坚持使用一个缩放器来执行所有功能？

感谢您对最佳方法的见解和指导。

感谢您的时间和专业知识。