스케일링

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

임재홍님의 질문에 대한 답변으로, 범주형 데이터의 라벨링(인코딩)과 수치형 데이터의 스케일링에 관한 고민을 해결할 수 있는 기존 답변들을 찾았습니다.

작업형 2. 스케일링 질문에서는 스케일링과 범주형 변수의 원핫 인코딩이 같이 사용될 수 있는지에 대한 질문이 제기되었습니다. 이에 대한 답변에서는 스케일링이 익숙치 않으면 인코딩은 필수로 진행해주고 스케일링은 패스해도 됨을 언급했습니다. 랜덤포레스트나 라이트지비엠 등 트리계열 모델을 사용할 경우 스케일링이 성능 향상에 큰 영향을 주지 않기 때문에 필수적으로 수행하지 않아도 된다는 의견을 제시했습니다.
수치형 변수 스케일링 하기에서는 수치형 변수에 대해 어떤 칼럼을 스케일링해야 하는지에 대한 질문이 있었습니다. 이에 대해 답변에서는 스케일링이 필수적인 부분이 아니라고 안내하고, 모든 수치형 컬럼에 스케일링을 적용하는 것에 대해 고려할 수 있다고 언급했습니다.

스케일링의 필요성에 대한 고민은 많은 데이터 사이언스 학습자가 가지고 있는 질문 중 하나입니다. 각 문제의 목표와 사용되는 모델에 따라 스케일링의 중요성은 달라질 수 있습니다. 특히, 모델이 트리 기반 모델일 경우 스케일링이 미치는 영향은 상대적으로 덜 합니다. 그러나 선형 모델이나 거리를 기반으로 하는 알고리즘(K-NN 등)을 사용할 경우, 스케일링이 예측 성능에 영향을 미칠 수 있으므로, 목적과 상황에 맞게 판단하여 진행하는 것이 중요합니다.

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