스케일링을 꼭 해야할까?1 데이터 스케일링: 왜 해야하는가? 데이터 스케일링은 데이터의 범위를 조정하여 모델의 성능을 향상시키기 위해 필요하다. 데이터의 스케일이 크게 차이나면 일부 변수가 다른 변수보다 더 큰 영향을 미칠 수 있어 모델의 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이를 위해 주로 사용되는 방법으로는 표준화(Standardization)와 정규화(Normalization)가 있다. 표준화는 평균을 0으로, 표준편차를 1로 조정하여 데이터를 변환하는 방법이고, 정규화는 최소값을 0으로, 최대값을 1로 조정하여 데이터의 범위를 축소시키는 방법이다. 데이터 스케일링을 통해 일관된 범위 내에서 변수간의 비교를 진행할 수 있어 모델의 정확도를 향상시킬 수 있다. Contents 01 데이터 스케일링의 필요성 02 데이터 스케일링의 목적 03 데이터 스케일링의 .. 2024. 1. 5. 이전 1 다음