머신러닝 | 수치형 데이터 전처리 (스케일링) | 범주형 데이터 전처리 (인코딩) | StandardScaler, MinMaxScaler | LabelEncoding, OneHotEncoding 1. 수치형 데이터 전처리 ▶ 스케일링(Scaling) : 머신러닝의 학습에 사용되는 서로 다른 단위의 데이터들을 보정해주기 위한 방법 1-1) 표준화 (Standardization) ▶ 표준화 : 각 데이터에 평균을 빼고 표준편차를 나누어 평균을 0, 표준편차를 1로 조정하는 방법 ▶ 수식 ▶ 사용 함수 sklearn.preprocessing.StandardScaler 메소드 fit : 데이터 학습 (평균과 표준편차를 계산) transform : 데이터 스케일링 진행 속성 mean_ : 데이터의 평균 값 scale_ , var_ : 데이터 표준 편차, 분산 값 n_features_in_ : fit 할 때 들어간 변수 개수 feature_names_in_ : fit 할 때 들어간 변수 이름 n_sampl.. 이전 1 다음
