작업형 2에서 인코딩과 스케일링

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. aprilminji님.

작업형 2에서 데이터 스케일링을 선택적으로 하는 이유는 모델에 따라 스케일링이 필수적이지 않을 수 있기 때문입니다. 특히 트리 기반 모델(예: 랜덤 포레스트, 결정 트리)은 스케일링의 영향을 크게 받지 않는 반면, 선형 회귀나 딥러닝 모델에서는 스케일링이 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

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이 게시물들을 통해 작업형 문제에서 인코딩과 스케일링의 선택적 적용 방법에 대해 조금 더 이해하실 수 있을 것입니다. 스케일링은 항상 해야 하는 것이 아니라, 문제의 특성과 적용하는 모델에 따라 결정하는 것이 좋습니다.

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