인프런 커뮤니티 질문&답변

네!

머신러닝 모델 입력값은 일반적으로 숫자여야 합니다.

인코딩은 필수 -> 문자는 입력으로 넣을 수 없음

스케일링은 -> 이미 숫자이기 때문에 선택입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

mr.woong0926님의 스케일링에 관한 궁금증에 대해, 유사한 주제로 답변된 게시물을 찾았습니다. 아래의 정보가 도움이 될 수 있을 것 같습니다.

수치형 변수 스케일링 하기

이 질문에서는 작업형 2 문제를 수행하면서, 범주형 변수는 원핫 인코딩 혹은 라벨 인코딩을 진행하는 것 외에 수치형 변수에 대한 스케일링 방법에 대해 질문하였습니다. 강사님은 스케일링은 데이터 전처리 중 필수적인 부분은 아니며, 모든 수치형 컬럼에 적용할 수 있지만, 반드시 해야 하는 것은 아니라고 답변하셨습니다. 특히, 초보자에게는 생략을 권하며, 할 수 있다면 더 좋다고 답변하셨습니다. 그렇기 때문에 성능이 잘 나온다면 스케일링을 생략해도 무방한 경우가 있을 수 있습니다.

이렇게 스케일링에 대한 결정은 다소 주관적일 수 있으며, 데이터의 특성과 사용되는 모델에 따라 다르게 결정될 수 있습니다. 특히, 트리 계열의 알고리즘 사용시 스케일링이 중요하지 않은 경우가 있음을 이해하시는 것이 중요합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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