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[038] 데이터 스케이링(Data Scaling)

1. 데이터 스케일링 - min-max normalization : 값의 범위를 [0, 1]로 변환 (xi - x.min()) / (x.max() - x.min()) - standardization : 특성의 값이 표준정규분포를 갖도록 변환(평균 0, 표준편차 1) (xi - x.mean()) / x.std() - sklearn의 MinMaxScaler, StandardScaler 사용 가능 스케일러의 fit_transform() 사용시 2차원의 데이터를 전달해야 함 (DataFrame도 2차원), 결과는 ndarray로 반환 됨 - scipy.stat의 zxcore 함수 사용 가능 1차원 데이터 가능 인프런 - [EduAtoZ] 빅데이터분석기사 실기 대비 Part2. 데이터 스케일링 https://ww..
빅데이터분석기사 실기 2022. 6. 21. 18:06
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