[Machine Learing]머신러닝의 데이터 전처리과정(2)(Feature Scaling,Training,Test)

특성 스케일링(Feature Scaling)은 데이터 전처리 과정 중 하나로, 다른 특성들 간의 범위를 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 작업이다.

1. 표준화(Standardization):
   • 평균을 빼고 표준 편차로 나누어 특성을 정규분포로 변환한다.
   • 모든 특성의 평균이 0이고 표준 편차가 1이 된다.
   • 주로 평균이 0이고 표준 편차가 1인 표준 정규 분포로 변환한다.
2. 정규화(Normalization):
   • 특성의 값을 0과 1 사이로 조정한다.
   • 최소값을 뺀 다음 최대값과 최소값의 차이로 나누어 값을 조정한다.
   • 모든 특성 값이 0과 1 사이에 있다.