스케일링으로 데이터 분석 완벽하게 하기
데이터 분석에서 스케일링은 중요한 전처리 단계입니다. 스케일링은 변수의 범위를 통일하여 모델의 성능을 극대화하는 데 기여합니다. 다양한 스케일링 기법이 존재하며, 각 기법은 데이터의 특성에 따라 적용됩니다. Min-Max 스케일링과 표준화는 일반적으로 널리 사용되는 방법입니다. 적절한 스케일링 전략을 선택함으로써 데이터 분석의 효율성을 높이고, 모델의 예측력을 향상시킬 수 있습니다.
피처 스케일링 완벽 가이드
피처 스케일링은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 중요한 과정입니다. 데이터의 스케일 차이로 인해 일부 알고리즘의 학습 효율이 저하될 수 있으므로 이 과정을 반드시 거쳐야 합니다. 일반적인 스케일링 기법에는 표준화와 정규화가 포함되며, 각각의 장단점이 있습니다. 적절한 피처 스케일링을 통해 모델의 수렴 속도를 높이고, 예측 성능을 개선할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 피처 스케일링의 기초 개념과 적용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.