인코딩에 이어 데이터의 스케일링에 관해 알아보도록 하겠습니다. # 1. Feature Scaling (피쳐 스케일링) 이란. 서로 다른 변수의 값 범위를 일정한 수준으로 맞추는 작업을 피쳐 스케일링 (Feature Scaling)이라고 합니다. 대표적인 방법으로 표준화(Standardization)와 정규화(Normalization)가 있습니다. # 2. StandardScaler StandardScaler는 표준화를 쉽게 지원하기 위한 클래스입니다. 개별 피쳐를 평균이 0이고, 분산이 1인 가우시안 정규 분포를 가진 값으로 변환하는 것을 의미합니다. 수식은 다음과 같습니다. - numpy : z = (x - mean())/std() - scipy.stats : zscore() - sklearn.prep..