Min-Max (1) 썸네일형 리스트형 Data Analysis / ML / Normalization ※ 데이터가 가진 feature들의 scale이 심하게 차이나는 경우 이를 조정해주는 작업 ex) 집에대한 데이터가 있다고 가정해보자 방의 개수 : {1, 2, 3, ... , 20 } - 숫자 차이가 크지 않음 집의 연식(월) : {12, 24, ... , 240} - 숫자 차이가 큼 각 feature에 대해 동일한 scale을 적용할 필요가 있음 1. Min-Max Normalization 장점 : 모든 feature들에 대해 동일한 척도로 Scaling 단점 : 이상치에 상당히 민감 2. Z-Score Normalization 수식에서 분자는 평균, 분모는 분산을 의미 장점 : 이상치에 상대적으로 덜 민감 단점 : 동일한 척도로 scaling 되지 않음 < Min-M.. 이전 1 다음
