-
질문 & 답변
카테고리
-
세부 분야
딥러닝 · 머신러닝
-
해결 여부
미해결
StandardScaler변환 후 log변환
22.09.29 22:42 작성 조회수 264
0
24:04 코드에서 왜곡된 분포 정도를 낮추기 위해 log변환으로 스케일링을 하였는데 StandardScaler로 한번 더 변환을 하는것이 의미가 있는지 궁금합니다 이유가 무엇인가요?
답변을 작성해보세요.
1
권 철민
지식공유자2022.09.30
안녕하십니까,
여러개의 feature를 가지고 있는 데이터 세트에 KMeans를 적용하려면 먼저 해당 feature들의 scale을 통일 시켜 줘야 하기 때문에 StandardScaler를 적용하였습니다.
요약하자면
원본 데이터의 skew를 보정하기 위해서 log 변환 -> 이후 전체 feature들에 대한 동일한 Scaler적용을 위해 StandardScaler 활용
으로 생각해 주시면 될 것 같습니다.
감사합니다.
답변 1