개발일기

데이터 정규화(Data Normalization)머신 러닝에서 데이터를 학습시키기 전에 데이터들을 정규화(Normalization)해야 한다. 보통 데이터는 특성마다 다른 수의 범위를 가지고 있다. A특성에서는 수의 범위가 0~1인 반면에 B특성에는 수의 범위가 20 ~ 3000 이런 식으로 이뤄질 수 있다. 데이터 크기의 불균형으로 인해 특성별 우선 순위가 잘못된 방향으로 설정될 수 있다. 이를 방지하고 모델을 제대로 학습시키기 위해 학습 전 데이터 정규화를 진행한다. 로 사용하는 정규화는 Min-Max Normalization 또는 Z-Score Normalization이 있다.Min-Max Normalization: 특성 범위 내의 데이터 중에서 가장 작은 수는 0으로 변환하고 가장 큰 수는 1로 ..