파이썬과 함께하는 머신러닝:4.3 데이터 변환 및 스케일링

머신러닝에서 자주 수행되는 데이터 변환(Scaling)과 범주형 변수 인코딩(Encoding)의 개념과 실제 예제를 다룹니다. 숫자형 특성은 스케일링(StandardScaler, MinMaxScaler 등)으로 정규화하여 모델 학습을 돕고, 문자열(범주형) 특성은 라벨 인코딩 또는 원핫 인코딩을 통해 수치 데이터로 변환하여 모델이 이해하기 쉽게 만듭니다.

모든 과정을 코드 예제와 함께 살펴보도록 하겠습니다. 1. 들어가며 스케일링(Scaling): 수치형 피처(feature)의 범위를 일정하게 맞춰주어, 머신러닝 모델(특히 경사하강 기반, 거리 기반 모델)에서 학습 효과를 높이는 기법입니다.

범주형 변수 인코딩: 문자열 등 범주형 데이터를 수치형으로 변환하여, 모델이 처리 가능하도록 하는 과정입니다(라벨 인코딩, 원핫 인코딩 등). 머신러닝 파이프라인에서 전처리를 잘 수행하면, 모델 성능과 안정성이 크게 향상될 수 있습니다.

이번 글에서는 실전 예제를 중심으로 이 두 가지 전처리 기...