수치형 데이터 스케일링
기출5회 작업형 2번
수치형 데이터 스케일링은 필요없나요? 언제 스케일링을 해야하는지 잘 모르겠어요..
답변 2
0
네~ 잘모르겠고, 어렵다면 하지 않아도 됩니다.
8회까지 40점 충분히 가능했어요!
꿀팁 - 기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기 🆕 updated 2024.6
영상을 참고해 주세요
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 윰님.
수치형 데이터 스케일링에 관한 질문을 주셨군요. 스케일링은 데이터 전처리의 한 방법으로, 모델의 성능을 향상시킬 수 있지만 모든 상황에서 필수적인 것은 아닙니다. 특히, 의사결정나무, 랜덤포레스트와 같은 트리 기반 알고리즘은 데이터의 스케일에 영향을 덜 받기 때문에 스케일링이 필요하지 않을 수 있습니다.
그러나 다음과 같은 경우에는 스케일링을 고려하는 것이 좋습니다:
거리 기반 알고리즘: K-NN, SVM, K-평균 군집화 등의 기법은 데이터 간의 거리를 계산하기 때문에 스케일이 매우 중요합니다. 이런 경우에는 MinMaxScaler, StandardScaler 등을 사용하여 스케일을 조정하는 것이 좋습니다.
특성이 매우 다양한 범위를 가질 때: 데이터가 여러 변수로 구성되어 있을 때 이들 간의 값의 범위가 크게 차이 나면, 스케일링을 통해 모델의 학습을 도와줄 수 있습니다.
관련해서 유사한 기존 질문들이 있어 링크를 제공합니다:
작업형 2. 스케일링 질문에서는 수치형 데이터의 스케일링 필요성을 설명하고 있습니다.
작업형 모의문제 1에서는 다양한 스케일링 방법과 그 필요성에 대해 논의합니다.
위의 답변을 살펴보시고, 적합한 스케일링 방법을 결정하는 데 도움이 되셨으면 합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
8
0
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
15
1
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
16
0
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
12
1
3번문제 등분산 가정
0
21
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
18
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
15
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
29
2
제2유형 질문입니다.
0
35
2
C()
0
32
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
35
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
39
1
ols
0
29
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
26
2
2유형 작성관련 질문
0
24
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
30
2
코딩팡질문이요ㅠㅠ
0
29
2
관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.
0
15
2
작업형2 ID 컬럼 삭제 질문
0
29
2
2유형 작성관련 질문
0
23
2
memoryerror 질문
0
19
2
작업형 유형2 이렇게 고정 템플릿으로 가져가도 될까요?
0
29
1
ID 삭제 필수 인가요?
0
26
3
7회 기출문제 작업형1번 df 변환 후 저장되는 방식 질문
0
22
2