trader_cdlinneck는 데이터 전처리와 특징 추출을 위한 라이브러리입니다. 데이터 전처리 단계에서 feature scaling을 적용하는 방법은 다음과 같습니다.
1. MinMaxScaler: 데이터의 특성 범위를 0과 1 사이로 조정하는 방법입니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
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python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
2. StandardScaler: 데이터의 특성 평균을 0, 분산을 1로 조정하는 방법입니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
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python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
3. RobustScaler: 데이터의 특성 중위값을 0, 사분위 수준을 1로 조정하는 방법입니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
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python
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
이러한 방법들 중 하나를 선택하여 trader_cdlinneck를 사용하여 데이터를 전처리할 수 있습니다.
2025-05-04 10:45