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귀퉁이 서재
머신러닝 - 8. Feature Scaling & Feature Selection
Feature Scaling Feature Scaling이란 Feature들의 크기, 범위를 정규화시켜주는 것을 말합니다. 예를 하나 들어보겠습니다. A, B, C라는 사람이 있습니다. A는 6.1ft에 140 lbs, B는 5.9ft에 175 lbs, C는 5.2ft에 115 lbs입니다. 단위가 생소하겠지만 피트(ft), 파운드(lbs)로 했습니다. B의 상의 사이즈는 L이고, C의 상의 사이즈는 S라고 할 때, A의 상의 사이즈는 L일까요 S일까요? 직관적으로 봤을 때 L일 것입니다. B보다 몸무게는 작지만 키가 더 크기 때문입니다. 이제 사람이 아니라 컴퓨터에게 A의 상의 사이즈를 예측하는 걸 시켜본다고 합시다. 키와 몸무게에 대한 데이터를 토대로 상의 사이즈를 예측하려면 어떻게 해야 할까요? 가..
머신러닝
2019. 8. 4. 21:16