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선생님 안녕하세요! 머신러닝 강의 잘 따라가고 있습니다.
스케일링 관련해서 궁금증이 생겨서 문의 드립니다.
일반적으로 train 데이터에 대해서 fit을 해서 그 train 데이터에 대한 정보를 가지고 train/val/test 각각 tranform을 하는 것으로 알고 있습니다.
그런데 여기서 MinMax를 예로 들었을 때
train의 Max보다 큰 값이나 Min보다 작은 값이 test 데이터에 있는 경우도 있을 거란 생각이 들더라구요.
그래서 직접 그런 상황을 가정해서 코드를 돌려봤는데 기존에 설정한 범위인 0~1이나 -1~1을 벗어난 값으로 반환이 됐습니다.
생각해보면 당연한 결과이긴 한데, 이렇게 반환이 되어도 모델로 예측을 할 때 문제가 발생하지 않는지가 궁금합니다.
감사합니다.
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안녕하십니까,
네, 테스트 데이터에서 그렇게 반환이 되는 게 맞습니다.
가령 예를 들어 학습데이터의 특정 피처가 최대값이 100이라고 하겠습니다.
그리고 이를 MinMaxScaler로 변환하여 100값이 1 로 변환이 되었습니다.
이때 테스트 데이터의 해당 피처의 최대값이 200인 경우에 해당 값은 2로 변환이 되어야 합니다. 해당 값이 1로 변환이 되면 잘못 변환 된 것 입니다. 즉 100-> 1로 변환했기 때문에 200은 2로 변환이 되어야 합니다.
때문에 테스트 데이터에서 MinMaxScaler의 fit()이나 fit_transform()을 호출하면 안됩니다. fit_transform()을 테스트 데이터에 적용하면 200이 1로 변환되기 때문입니다.
그래서 학습데이터로 fit()된 Scaler객체를 이용하여 테스트 데이터를 transform()호출해야 200이 2로 변환이 됩니다.
감사합니다.
항상 감사합니다