이번 포스트에서는 데이터 전처리 과정 중 하나인 특성 스케일링에 대해 알아보겠습니다.

특성 스케일링이란?

특성 스케일링은 데이터의 다른 특성들 간에 적절한 척도(scale)가 유지되도록 조정하는 과정을 말합니다.

일반적으로 데이터의 특성이 서로 다른 척도를 가지고 있을 때, 이를 동일한 척도로 맞추는 작업을 의미합니다.

왜 특성 스케일링이 필요할까?

머신러닝 알고리즘들은 대부분 데이터의 스케일에 민감합니다. 하나의 특성이 다른 특성보다 훨씬 큰 값을 가지면, 머신러닝 알고리즘이 큰 값의 특성을 중요하게 생각할 수 있습니다. 이는 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다.

주요한 특성 스케일링 기법

1. 표준화(Standardization):

• 특성의 평균을 0, 분산을 1로 만들어 스케일링합니다.
• z = (x - mean) / std

2. 정규화(Normalization):

• 특성 값을 [0, 1] 범위 안으로 스케일링합니다.
• x_scaled = (x - x_min) / (x_max - x_min)

Python에서의 특성 스케일링

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 표준화
scaler = StandardScaler()
standardized_data = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2']])

# 정규화
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2']])

위 코드는 Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 표준화와 정규화를 하는 방법을 보여줍니다.

특성 스케일링은 데이터를 머신러닝 모델에 투입하기 전에 반드시 고려해야 하는 중요한 과정입니다. 적절한 특성 스케일링을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

참고 자료

• Scikit-learn preprocessing documentation
• Feature Scaling for Machine Learning: Understanding the Difference Between Normalization vs. Standardization