수치형 데이터 스케일링

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 윰님.

수치형 데이터 스케일링에 관한 질문을 주셨군요. 스케일링은 데이터 전처리의 한 방법으로, 모델의 성능을 향상시킬 수 있지만 모든 상황에서 필수적인 것은 아닙니다. 특히, 의사결정나무, 랜덤포레스트와 같은 트리 기반 알고리즘은 데이터의 스케일에 영향을 덜 받기 때문에 스케일링이 필요하지 않을 수 있습니다.

그러나 다음과 같은 경우에는 스케일링을 고려하는 것이 좋습니다:

거리 기반 알고리즘: K-NN, SVM, K-평균 군집화 등의 기법은 데이터 간의 거리를 계산하기 때문에 스케일이 매우 중요합니다. 이런 경우에는 MinMaxScaler, StandardScaler 등을 사용하여 스케일을 조정하는 것이 좋습니다.
특성이 매우 다양한 범위를 가질 때: 데이터가 여러 변수로 구성되어 있을 때 이들 간의 값의 범위가 크게 차이 나면, 스케일링을 통해 모델의 학습을 도와줄 수 있습니다.

관련해서 유사한 기존 질문들이 있어 링크를 제공합니다:

작업형 2. 스케일링 질문에서는 수치형 데이터의 스케일링 필요성을 설명하고 있습니다.
작업형 모의문제 1에서는 다양한 스케일링 방법과 그 필요성에 대해 논의합니다.

위의 답변을 살펴보시고, 적합한 스케일링 방법을 결정하는 데 도움이 되셨으면 합니다.

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