3-4 로버스트 스케일링
선생님, 안녕하세요.
로버스트 스케일링이 적용되지 않는 칼럼이 있는 것 같아 문의글 남깁니다.
def get_nc_data():
X_train = pd.read_csv("X_train.csv")
X_test = pd.read_csv("X_test.csv")
y_train = pd.read_csv("y_train.csv")
n_train = X_train.select_dtypes(exclude='object').copy()
n_test = X_test.select_dtypes(exclude='object').copy()
c_train = X_train.select_dtypes(include='object').copy()
c_test = X_test.select_dtypes(include='object').copy()
return n_train, n_test, c_train, c_testcols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week']from sklearn.preprocessing import RobustScaler
n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기
scaler = RobustScaler()
display(n_train.head())
n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols])
n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols])
display(n_train.head())이렇게 선생님께서 올려주신 강의노트에서
head(2) 부분만 head() 로 수정하여 실행시켜 보았는데요,
실행시킨 결과를 보면 capital.gain, capital.loss 두 칼럼에 대해서는 값이 그대로 나옵니다.
(민-맥스, 표준화 스케일링에서는 정상 처리된 것으로 확인되었습니다.)
제가 놓친 부분이 있는지 확인 가능하실까요?
답변 2
1
X_train[['capital.gain', 'capital.loss']].describe()을 통해 값을 확인해보면
대부분의 값이 0이에요.
IQR(사분위 범위)이 0인 두 특성에 대해 RobustScaler를 적용해도 데이터의 대부분의 값이 변경되지 않습니다. 스케일링 공식에서 IQR로 나누는데, IQR이 0이므로 나눌 수 없기 때문에 IQR이 0인 모든 항목의 원래 값이 그대로 유지됩니다.
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