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영국 척척석사 유학생 일기장👩🏻‍🎓

(Machine Learning) Feature Scaling: Normalization

머신 러닝에서 많이 쓰이는 데이터 전처리 과정을 살펴보겠습니다. '데이터 전처리'란 주어진 데이터를 그대로 사용하지 않고 조금 가공해서 머신 러닝 모델을 학습시키기 더 좋은 형식으로 만들어 주는 것입니다. 1. Feature Scaling feature scaling은 "feature, 입력 변수의 크기를 scale, 조정해준다" 라는 뜻입니다. 머신 러닝 모델에 사용할 입력 변수들의 크기를 조정해서 일정 범위 내에 덜어지도로 바꿔주는 것입니다. 위의 예시처럼 연봉이라는 입력 변수가 있고 나이라는 입력 변수가 있다고 가정해봅시다. 사람의 연봉은 보통 몇천만원 하지만 사람의 나이는 몇 살 밖에 안됩니다. 이렇게 입력 변수의 규모 단위가 너무 차이가 나면 머신 러닝에 방해가 될 수 있기 때문에 feature..
코딩공부/Machine Learning 2023. 9. 15. 10:08
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