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스케일링
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
아함님이 말씀하신 스케일링에서 for col in cols:를 따로 작성하지 않아도 되는 이유에 대해 설명 드리겠습니다.
스케일링 작업의 경우, 보통 scikit-learn의 Scaler 모듈을 사용하여 여러 열에 동시에 적용할 수 있습니다. Scaler는 데이터를 2차원 배열 형태로 받아들이기 때문에, 특정 열들을 데이터 프레임 내의 데이터의 한 부분으로 처리하게 됩니다. 그렇기 때문에 여러 열을 한 번에 스케일링할 수 있어 반복문이 불필요합니다.
반면 LabelEncoder의 경우, 각 열을 개별적으로 다뤄야 하기 때문에 반복문을 사용하여 하나씩 처리하게 됩니다. LabelEncoder는 기본적으로 1D 배열 입력에 적합하게 설계되어 있기 때문에, 반복문을 통해 개별 컬럼을 변환해야 합니다.
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이러한 차이로 인해 for문을 사용하지 않아도 가능한 것이고, 전체적인 기능 및 차이가 핵심이라 할 수 있습니다.
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