피처 스케일링

데이터 전처리 (2. 피처 스케일링)

『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』 도서를 공부하며 정리한 글입니다. 코드 결과는 직접 실행해보면서 결과를 보시면 좋을 것이라 생각하여 생략하였습니다. 이번 글에서는 피처 스케일링(feature scaling)의 대표적인 방법인 표준화(Standardization)와 정규화(Normalization)에 대해 소개하겠다. 피처 스케일링은 서로 다른 변수(feature)의 값 범위를 일정한 수준으로 맞추는 작업이다. 예를 들어서, 어떤 feature는 -1부터 1 사이의 값으로 구성되어 있고, 다른 feature는 0부터 100 사이의 값으로 구성되어 있는 경우이다. 서로 다른 범위의 변수들을 평균이 0이고 분산이 1인 (가우시안) 정규 분포를 가진 값으로 변환하는 것이 표준화이다. 서로 다른 범위의 변수들의 ..