표준화

Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

표준화란?

 

표준화: 연속형 데이터를 정규 분포에 가깝게 변환

  • scikit-learn 모델은 정규 분포 데이터를 가정합니다
  • 비정규 훈련 데이터는 _편향_을 초래할 수 있습니다
  • 이 과정에서는 로그 정규화와 특성 스케일링을 다룹니다
  • 연속형 수치 데이터에 적용됩니다
Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

표준화 시점: 선형 거리

  • _선형_ 공간에서 모델링

 

예시:

  • k-최근접 이웃 (kNN)
  • 선형 회귀
  • K-평균 군집화

kNN 예시.

Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

표준화 시점: 높은 분산

  • _선형_ 공간에서 모델링

 

예시:

  • k-최근접 이웃 (kNN)
  • 선형 회귀
  • K-평균 군집화

 

  • 데이터셋 특성의 분산이 높은 경우

kNN 예시.

Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

표준화 시점: 다른 스케일

 

  • 특성들의 스케일이 다른 경우

 

예시:

  • 침실 수와 최근 판매 가격으로 주택 가격 예측

 

  • 선형성 가정
Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 Machine Learning 전처리

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