스케일링 질문드립니다.
n_train = train.select_dtypes(exclude='object').copy()
n_test = train.select_dtypes(exclude='object').copy()
보통 민맥스 스케일링 할 때 위처럼 오브젝트와 아닌 것들을 나눈 뒤에 아래 처럼 스케일링을 진행하잖아요.
근데 밑에서 cols 변수에 수치형 데이터만 명시를 하는데
굳이 나눠서 하는 이유가 뭔가요??
그냥 train[cols] 로 해도 전혀 문제 없는 거 아닌가요?
cols = ['컬럼명', '컬럼명', '컬럼명']
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
n_train[cols] = scaler.fit_trainsform(n_train[cols])
n_test[cols] = scaler.trainsform(n_test[cols])
답변 1
수강연장 관련 문의
0
12
2
안녕하세요 강사님 문의사항이 있습니다
0
20
1
수강 연장 문의
0
31
4
수강기간 연장 관련 문의
0
28
2
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
46
2
안녕하세요. 수강연장 신청드립니다
0
26
2
코랩 링크
0
26
2
작업형2 모의문제2 updated 2026.10 질문
0
41
2
카이제곱 독립성검정 질문합니다.
0
38
2
기출 7회 작업형2 평가지표 문의드립니다.
0
30
2
수강연장 문의 드립니다!
0
53
3
수강연장 문의드립니다
0
43
4
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
52
2
작업형2 모의문제3_updated2026.10
0
47
2
38강에서 불균형 데이터 처리하는 stratify를 꼭 해줘야하는건지 질문합니다.
0
47
2
수강강의 연장 관련 문의
0
61
2
작업형1_연습문제1 section2
0
47
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
50
2
작업형2 모의문제2_updated2026.10
0
61
2
수강기간 연장문의
0
46
2
작업형 2 질문
0
55
2
강의 연장 관련하여 문의드립니다.
0
53
2
섹션7 자료 다운로드
0
52
2
작업형 1 연습문제 Section12
0
55
2