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스케일링은 컬럼중 수치형만 뽑아서 따로 해야하나요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jcol13님께서 문의하신 스케일링 관련 질문에 답변 드리겠습니다.
스케일링은 일반적으로 수치형 데이터에만 적용해야 하는 작업입니다. 범주형 데이터는 라벨 인코딩이나 원핫 인코딩과 같은 변환을 필요로 하며, 이러한 변환 없이 스케일러를 적용하면 오류가 발생할 수 있습니다.
수치형 데이터에만 스케일러 적용: 수치형 데이터는 MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler와 같은 도구로 스케일링할 수 있습니다. 예를 들어,
MinMaxScaler를 사용하면 데이터가 0과 1 사이의 값으로 정규화됩니다.범주형 데이터 처리: 범주형 데이터는 스케일링이 아닌 인코딩을 통해 전처리하게 됩니다. 이 경우 라벨 인코딩이나 원핫 인코딩을 사용합니다.
관련된 질문으로는 다음 링크를 참조하시면 도움이 될 것입니다:
수치형 데이터 스케일링 관련한 질문에서는 수치형 데이터를 스케일링하면서 범주형 데이터의 인코딩과 구분하는 방법에 대해 설명해주고 있습니다.
수치형 변수 스케일링 하기에서는 어떤 수치형 변수를 스케일링 해야 하는지, 스케일링의 필요성에 대한 강사의 의견이 담겨 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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