머신 러닝 모델을 학습시킬 때, 피처 정규화는 매우 중요한 과정입니다. 피처 정규화는 데이터의 스케일을 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 방법입니다. scikit-learn은 피처 정규화를 위한 여러 가지 도구와 알고리즘을 제공합니다.

1. StandardScaler를 이용한 표준화

StandardScaler는 피처들을 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규 분포로 변환해주는 방법입니다. 이를 사용하면 데이터의 스케일을 맞춰서 모델이 더 잘 수행될 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

2. MinMaxScaler를 이용한 정규화

MinMaxScaler는 피처들을 최소값과 최대값을 이용하여 0과 1 사이의 범위로 변환해줍니다. 이 방법은 이상치가 있는 경우에도 잘 작동하는 강력한 방법입니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

3. RobustScaler를 이용한 정규화

RobustScaler는 중앙값과 사분위범위를 이용하여 피처들을 변환해줍니다. 이 방법은 이상치에 영향을 덜 받아서 이상치가 있는 데이터에 유용합니다.

from sklearn.preprocessing import RobustScaler

scaler = RobustScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

결론

scikit-learn을 이용하면 다양한 피처 정규화 방법을 쉽게 사용할 수 있습니다. 피처 정규화는 모델의 성능을 향상시키는 중요한 전처리 과정이므로, 데이터를 학습하기 전에 적절한 정규화 방법을 선택하여 적용해야 합니다.

참고 자료:

• scikit-learn 피처 스케일링
• StandardScaler
• MinMaxScaler
• RobustScaler