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Choosing the right estimator
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Scalers
많은 상황에서 데이터 스케일 조정이 필요한 경우가 있죠
예를들어
- 분석시에 변수들이 너무 스케일이 다를 경우 (변수들의 단위 차이로 인해 숫자의 스케일이 크게 달라지는 경우)
- 신경망 학습시에 데이터셋의 값이 들쑥날쑥하거나, 매우 큰 경우에는 cost의 값이 발산하여 정상적인 학습이 이루어지지 않습니다.
스케일링(scaling)으로 해결합니다
- StandardScaler
- MinMaxScaler
- RobustScaler
- Normalizer