머신러닝 모델 성능 향상을 위한 데이터 스케일링 기법 총정리: StandardScaler, RobustScaler, MinMaxScaler, Normalizer

핵심 기술: 머신러닝 모델, 특히 신경망 및 SVM과 같이 데이터의 스케일에 민감한 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 필수적인 데이터 전처리 기법들을 소개합니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 스케일링의 필요성: 다양한 스케일을 가진 특성들이 모델 학습에 불균형한 영향을 미치는 것을 방지합니다.
* StandardScaler:
* 각 특성의 평균을 0, 분산을 1로 조정합니다.
* 데이터를 평균 중심으로 이동시키고 분산을 표준화합니다.
* PCA, SVM, 신경망 등 평균 중심의 데이터를 가정하는 알고리즘에 적합합니다.
* RobustScaler:
* 평균과 분산 대신 중앙값(median)과 사분위수 범위(IQR)를 사용하여 스케일링합니다.
* 이상치(outlier)의 영향을 최소화하여 더 강건한 스케일링을 제공합니다.
* MinMaxScaler:
* 모든 특성을 지정된 범위(일반적으로 0과 1 사이)로 조정합니다.
* 데이터셋의 최소값과 최대값을 기준으로 상대적인 위치를 유지합니다.
* Normalizer (L2 Normalization):
* 각 데이터 포인트(샘플)의 유클리드 길이(Euclidean length)를 1로 조정합니다.
* 데이터 포인트의 방향(각도)이 중요할 때 사용됩니다. 예를 들어, 텍스트 데이터의 TF-IDF 벡터 정규화 등에 활용됩니다.

개발 임팩트: 데이터 스케일링은 모델이 각 특성을 동등하게 취급하도록 하여 학습 속도를 향상시키고, 수렴을 안정화하며, 전반적인 모델 성능을 개선하는 데 기여합니다. 이는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻는 데 필수적입니다.

커뮤니티 반응: 원문에는 특정 커뮤니티 반응이 명시적으로 언급되지 않았습니다. 그러나 이 주제는 머신러닝 커뮤니티에서 기본적이면서도 매우 중요하게 다루어지는 내용입니다.