Feature Scaling이란, 데이터의 특성(feature) 값의 범위 차이를 조절하여 모델의 학습을 원활하게 진행하도록 하는 기술입니다. Trader_linearreg에서 Feature Scaling은 매우 중요합니다. 왜냐하면, 모델이 특정 특성의 크기에 민감하게 반응할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 특성의 값이 1에서 1000 사이일 때, 모델은 이 특성의 크기에 더 민감하게 반응할 수 있습니다.
Trainer_linearreg에서 Feature Scaling을 할 때, 표준화(Standardization)이나 정규화(Normalization) 방법을 사용할 수 있습니다. 표준화는 평균이 0, 표준편차가 1인 정규분포를 만드는 방법입니다. 정규화는 특성의 값의 범위를 0에서 1 사이로 조절하는 방법입니다.
만약 categorical feature를 사용한다면, One-Hot Encoding(원 핫 인코딩) 방법을 사용할 수 있습니다. 원 핫 인코딩은 categorical feature를 여러 개의 binary feature로 변환하여 모델이 학습할 수 있도록 합니다.
Trainer_linearreg에서 Scaling을 안했을 때의 문제점은 다음과 같습니다.
1. 모델의 학습이 원활하지 않습니다.
2. 모델의 성능이 좋지 않습니다.
3. 모델이 특정 특성의 크기에 민감하게 반응할 수 있습니다.
따라서, Feature Scaling은 Trader_linearreg에서 매우 중요하며, 적절한 Scaling 방법을 사용하여 모델의 학습을 원활하게 진행해야 합니다.
2025-07-05 06:36