StandardScaler

1. 스케일링이란? 데이터 스케일링이란 피처들마다 데이터값의 범위가 다 다르기 때문에 그 차이가 큰 경우 모델 학습 시 0 또는 무한으로 학습될 수 있다. 이러한 잘못된 학습을 피하기 위해변수의 값 범위(또는 분포)를 일정한 수준으로 조정해주는데 이러한 작업을 데이터 스케일링이라고 한다. 2.표준화 표준화는 데이터의 피처 각각이 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 정규 분포를 가진 값으로 변화하는 것을 의미한다. 표준화는 데이터 분포의 중심을 0으로 맞추게된다. 예를 들어 [20, 30, 40]을 가진 데이터가 있다고 가정한다. 이 데이터의 평균은 30이고 표준 편자는 8.16이다. 표준화를 구할 때는 Z-score 변환을 통해 구하게 되는데 다음과 같은 공식으로 계산이 된다. 위의 피처 데이터 중 20..