MinMaxScailing1 싸이킷런 스케일링, Scikit-learn Scailing 스케일링 하는 이유 너무 작거나 너무 크면 영향력(가중치, 회귀계수 등)이 제대로 표현 안 됨 -> over fitting 오버피팅의 가능성이 높아짐 Min-Max Scaling from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mMscaler = MinMaxScaler() # mMscaler.fit(data) # 이러면 데이터의 범위가 0~1로 됨 mMsacled_data = mMscaler.fit_transform(data) Standard Scailing # Standard Scailing from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 모델 생성 stdscaler = StandardScaler() # 특징 찾기 stdsc.. 2020. 7. 18. 이전 1 다음