머신러닝 모델 성능 향상을 위한 피처 스케일링: 필수적인 데이터 전처리 기법

핵심 기술

머신러닝 모델 학습 시, 서로 다른 범위의 피처들이 모델 성능에 미치는 영향을 균형 있게 조절하기 위한 필수적인 데이터 전처리 기법인 피처 스케일링의 중요성과 방법론을 설명합니다.

기술적 세부사항

• 피처 스케일링의 필요성: 서로 다른 크기의 숫자 범위(예: 나이 vs. 순자산)를 가진 피처들이 모델의 의사 결정에 불균형적인 영향을 미치는 문제점을 지적하며, 특히 거리 기반 알고리즘(KNN, SVM)과 경사 하강법 기반 모델에서 중요함을 강조합니다.
• 주요 피처 스케일링 기법:
  • 표준화 (Standardization): 데이터의 평균을 0, 표준편차를 1로 만들어 데이터를 중심화합니다. 수식: (원래 값 - 평균) / 표준편차
  • 정규화 (Normalization, Min-Max Scaling): 모든 피처 값을 특정 범위(일반적으로 0~1)로 압축합니다. 수식: (원래 값 - 최소값) / (최대값 - 최소값)
• 피처 스케일링의 이점: 모든 피처가 동일한 숫자 범위 내에서 비교 가능하게 하여, 특정 피처가 값의 크기 때문에 불공정하게 지배하는 것을 방지하고 모델의 예측 정확도와 공정성을 향상시킵니다.

개발 임팩트

피처 스케일링을 통해 머신러닝 모델의 학습 속도를 개선하고, 다양한 스케일을 가진 데이터셋에서도 안정적이고 정확한 예측 성능을 달성할 수 있습니다. 이는 모델의 전반적인 신뢰성과 효율성을 높이는 직접적인 효과를 가져옵니다.

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