안녕하세요 선생님.
교재 내용 중, 궁금한 부분이 있어서 질문드립니다..
선형 모델을 사용할 때, 보통 독립변수(feature)에 대하여 Standardscaler와 log transform 둘 중 하나만 사용하는 게 올바른 방법인가요? 아니면 두 가지를 모두 사용해도 되는 건가요? (즉, 로그 변환 후에 Standardscaler를 적용)
선생님께서 집필하신 교재의 내용을 보면, 아래와 같이 3가지 방법 중 하나만을 사용하라는 식으로 적혀있긴 합니다만...
어느 방법이 올바른 방법인지 궁금합니다.

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/f9d1c9a8-cada-40f3-b4c8-f32b00eccde7/변수 변환.JPG" width="932" height="706" alt="" />

안녕하십니까,&nbsp;
개인적으로는 StandardScaler를 feature 데이터 세트에 잘 적용하지 않습니다. 성능 향상 사례를 거의 경험해 보지 못했습니다.&nbsp; 로그 변환후에 StandardScaler를 적용해도 무방할 수 있지만(굳이 어느정도 정규화 된걸 또 정규화 할 필요는 없어 보입니다만) 성능 향상은 기대하기 어려울 것 같습니다.
감사합니다.

인프런 커뮤니티 질문&답변

[변수 변환] Standardscaler와 log transform에 대한 질문입니다.