스케일링 방법

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. s93610님께서 스케일링에 관한 질문을 주셨는데요, 스케일링은 데이터 전처리에서 중요한 단계로, 특정 모델에서는 선택적으로 적용할 수 있습니다.

스케일링은 주로 거리 기반 알고리즘(예: KNN, SVM)이나 신경망에 큰 영향을 미치므로 이럴 때 중요하지만, 트리 기반 모델(랜덤 포레스트, 결정 트리 등)에서는 중요하지 않을 수 있습니다. 작업형 문제에서는 스케일링을 명시하지 않는 경우도 있지만, 추후 시험에서는 언제든 다시 물어볼 수 있기 때문에 기본적인 이해는 필요합니다.

보다 구체적으로는 아래의 관련된 질문 답변을 참고하면 좋습니다:

작업형 2번, 수치형 변수 스케일링 굳이 해줘야 하나요? - 이 질문에서 스케일링의 필요성 여부 및 적용 방법에 대한 논의가 이루어져 있습니다.
수치형 변수 스케일링 하기 - 수치형 변수의 스케일링에 대한 추가적인 고민과 이에 대한 조언이 제공됩니다.

위 답변들에서는 스케일링의 필요성과 다양한 스케일링 기법들이 어떻게 적용되는지를 더 상세히 다루고 있으니 참고해 보시기 바랍니다.

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.

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