회귀분석에서 전처리과정 scaling에 대해 질문이 있습니다.
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작성한 질문수 1
안녕하세요 강사님 수업을 너무 유익하게 잘 듣고있습니다. 감사합니다.!
다름이 아니라, (Y가 수치형 변수일 때, 즉 Regression 문제에서) X변수들을 전치리하는 과정에서
X가 수치형 변수이고 서로다른 단위로 measure될 때, scaling은 필수인가요?
아니면 scaling 을 할 때와 안할 때 모두 해보고 더 잘나오는 것을 선택하는게 최선인가요?
감사합니다.
답변 1
1
안녕하십니까,
scaling 이 반드시 필수라는 말씀을 드리기가 힘든 경우들이 있습니다.
먼저 선형 회귀 사례에서는 scaling이 보편적으로 사용됩니다만, 실제로 적용해보면 scaling 효과는 좋아질수도 있고, 큰 효과가 없을 수도 있습니다. 따라서 해보고 더 잘나오는 것을 선택하는 경우도 있고, 결과 모델 해석을 좀 더 편리하게 하기 위해서(서로 다른 단위의 feature들을 scaling 적용하므로) 일단 scaling을 먼저 적용하는 경우도 있습니다. 일반적으로 선형 회귀를 gradient descent 형식으로 적용할 때 scaling을 선 적용하면 좀 더 빠르게 최적값에 수렴하는것으로 알려져 있습니다.
회귀 tree의 경우는 일반적으로 크게 scaling에 영향 받지 않습니다.
감사합니다.
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