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머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 스케일링은 필수적인 전처리 과정입니다. 이 글에서는 스케일링이 왜 필요한지, 그리고 다양한 스케일링 방법들을 살펴보고, 실제 코드 예제를 통해 이해를 돕고자 합니다.🎨 스케일링이 필요한 이유머신러닝 모델은 입력 변수(feature)의 스케일에 민감하게 반응할 수 있습니다. 변수들의 스케일이 다르면 다음과 같은 문제들이 발생할 수 있습니다.모델 성능 저하:특정 변수의 값이 다른 변수보다 훨씬 크면, 모델 학습 시 해당 변수의 영향력이 과도하게 커질 수 있습니다. 예를 들어, 집의 크기(단위: 평방미터)와 건축 연도(단위: 년)를 입력 변수로 사용하는 경우, 집의 크기가 모델 학습에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.경사 하강법(Gradient Descent) 기반의 모델(..

머신러닝 모델을 훈련시키기 전에 데이터를 전처리하는 것은 매우 중요하다. 그중에서도 정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)는 데이터의 스케일을 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 데 필수적인 기술이다. 이 두 방법은 데이터의 분포를 조정하여 특정 알고리즘이 더 잘 작동하도록 돕는다.✨ 정규화 (Normalization)정규화는 데이터의 값을 0과 1 사이의 범위로 조정하는 방법이다. 이는 데이터의 최소값과 최대값을 사용하여 스케일을 변경한다. 정규화는 특히 데이터의 범위가 다를 때 유용하며, 몇몇 알고리즘에서는 더 나은 성능을 보이게 한다. Min-Max 스케일링이라고도 한다.📝 정규화 방법 (Normalization Methods)Min-Max 스케일링 (Min-Max..