RL Researcher

1. 피처 스케일링 서로 다른 변수의 값 범위를 일정한 수준으로 맞추는 작업을 피처 스케일링(feature scaling)이라고 합니다. 대표적인 방법으로 표준화(Standardization)와 정규화(Normalization)가 있습니다. 표준화(Standardization)는 데이터의 피처 각각 평균이 0이고 분산이 1인 Gaussian 정규분포를 가진 값으로 변환하는 것을 의미합니다. 표준화를 통해 변환될 피처 x의 새로운 i번째 데이터를 x(i)(new)라고 한다면 이 값은 원래 값에서 피처 x의 평균을 뺀 값을 피처 x의 표준편차로 나눈 값으로 계산할 수 있습니다. $$x_{i}(new) = \frac{x_{i}-mean(x)}{stdev(x)}$$ 일반적으로 정규화는 서로 다른 피처의 크기를 ..

1. Sklearn 주요 모듈 분류 모듈명 설명 예제 데이터 sklearn.datasets 사이킷런에 내장되어 예제로 제공하는 데이터 세트 Feature 처리 sklearn.preprocessing 데이터 전처리에 필요한 다양한 가공 기능 제공(문자열을 숫자형 코드 값으로 인코딩, 정규화, 스케일링 등) sklearn.feature_selection 알고리즘에 큰 영향을 미치는 Feature를 우선순위대로 셀렉션 작업을 수행하는 다양한 기능 제공 sklearn.feature_extraction 텍스트 데이터나 이미지 데이터의 벡터화된 피처를 추출하는데 사용됨. 예를 들어 텍스트 데이터에서 Count Vectorizer나 Tf-ldf Vectorizer 등을 생성하는 기능 제공. 텍스트 데이터의 Featu..