정규화

term_id: normalization

Category: basic_concepts

Definition

주요 방법으로는 Min-Max 스케일링과 Z-점수 표준화가 있습니다. 이 과정은 특히 경사 기반 최적화 알고리즘에서 크기가 큰 특성이 학습 과정을 지배하는 것을 방지하여 모델의 안정성을 높입니다.

Summary

정규화는 모델의 수렴 속도와 성능을 향상시키기 위해 수치형 특성을 일반적으로 0과 1 사이의 표준 범위로 스케일링하는 데이터 전처리 기법입니다.

Key Concepts

Min-Max 스케일링
Z-점수 표준화
특성 스케일링
경사 하강법 안정성

Use Cases

이미지 픽셀 값 전처리
신경망용 표 형식 데이터 준비
회귀 모델 정확도 향상

Code Example

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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
data = np.array([[10], [20], [30]])
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)