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rueki

Feature Scaling : 서로 다른 변수의 값 범위를 일정한 수준으로 맞추는 작업 - 표준화와 정규화가 있다. 표준화 (Standardization) : 데이터의 피처 각각이 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 정규 분포를 가진 값으로 변환하는 것 표준 정규분포 Z는 변수 X에서 평균을 뺀 값에 표준편차로 나누어 주는 것을 말한다. 정규화 (Normalization) : 서로 다른 Feature의 크기를 통일하기 위해 크기를 변환 모두 최소 0 , 최대 1의 값으로 변환하는 것 -> 동일한 크기 단위로 변수 비교하기 위해 기존 변수 X에서 X의 최소값을 뺀 값을 feature X의 최대값과 최소값의 차이로 나눈 값으로 변환된다. StandardScaler : 표준화를 지원하기 위한 클래스, 평균이..
머신러닝/파이썬 머신러닝 완벽가이드 정리
2020. 1. 21. 22:51