시험에서 minmax scale

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님, 스케일링에 대한 질문을 주셔서 감사드립니다.

스케일링은 데이터의 다양한 값을 일정한 범위로 변환하여 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 방법입니다. 주로 사용되는 스케일링 방식에는 Min-Max 스케일링, 스탠다드 스케일링, 그리고 로버스트 스케일링이 있습니다.

Min-Max 스케일링은 데이터의 최대값과 최소값을 기준으로 0과 1 사이로 변환합니다. 이를 통해 데이터를 정규화하여 모델의 수렴 속도를 높이는 데에 도움이 됩니다. 하지만 Min-Max 스케일링만 알면 모든 문제를 해결할 수 있는 것은 아닙니다. 특정 상황에서는 다른 스케일링 방법이 더 적합할 수 있습니다.

아래 두 질문을 참고하시면 스케일링의 필요성과 방법에 대한 더 많은 이해를 도울 수 있습니다:

작업형2 모의문제3 질문있습니다! - 여기서는 Min-Max 스케일링과 그 외의 전처리 방식에 대해 다룹니다.
3회 기출유형(작업형2) 5:16초 수치형 변수 스케일링에서는 다양한 스케일링 방법을 코드 예제와 함께 설명하고, 각각의 장단점을 살펴볼 수 있습니다.

스케일링 방식은 상황에 따라 다르게 적용될 수 있으니, 여러 옵션을 이해하고 시험에서 적절히 선택할 수 있는 것이 중요합니다.

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