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데이터 스케일링은 머신러닝 모델의 성능을 최적화하기 위한 중요한 전처리 단계입니다. 서로 다른 범위를 가진 특성들이 모델에 미치는 영향을 균등하게 만들어 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 포스트에서는 데이터 스케일링의 중요성, 주요 기법, 그리고 파이썬을 이용한 구현 방법에 대해 알아보겠습니다.Data Scaling이란?데이터 스케일링은 데이터셋의 특성(feature)들을 특정 범위로 변환하는 과정입니다. 간단히 말해, 서로 다른 단위와 범위를 가진 특성들을 비슷한 스케일로 조정하여 데이터 포인트 간의 거리를 줄이는 작업입니다.왜 하는가?스케일링을 거친 데이터를 기반으로 학습을 하면 머신러닝/딥러닝 알고리즘의 성능이 향상되니 사용합니다. 자 그러면, 왜 성능이 향상되는지를 고민해봐야 합니다.사실 이..