Feature Scaling(min-max normalization)1 머신 러닝 데이터 전처리 #1 - Feature Scaling(min-max normalization) 0과 1사이 데이터 전처리 >데이터를 그대로 사용하지 않고, 가공해서 모델을 학습시키는데 좀 더 좋은 형식으로 만들어 주는 것 Feature Scaling (입력 변수/속성 조정하다) > 입력 변수들의 크기를 조절 일정 범위 내에 떨어지도록 바꾸는 것 ex) 연봉과 나이의 데이터 크기는 차이가 많이 나기 때문에 일정 범위로 통일하는 것 > 경사 하강법을 좀 더 빨리할 수 있게 도와준다! - min-max normalization (최솟값, 최댓값을 이용해서 숫자의 크기를 0과 1사이로 만든다.) 1. 최댓값에서 최솟값을 뺀다. 210 - 140 = 70 2. 원래 데이터에서 최솟값을 뺀다. 180 - 140 3. 그리고 최댓값과 최솟값의 차이만큼의 값으로 나누어 준다. 4. 그럼 0과 1사이의 값이 나오게 된다. 실.. 2021. 2. 9. 이전 1 다음 728x90 반응형
