[Machine Learning] Normalization | 정규화

Normalization

 

정규화

 

- 머신러닝에 사용될 서로 다른 Feature들을 같은 범위로 통일시키는 작업을 의미한다.

 

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Mechanism (원리)

 

\(\large{X_{new_i} = {X_i - \mathrm{min}(X_i) \over \mathrm{max}(X_i) - \mathrm{min}(X_i)}}\)

 

- 정규화의 통계학적인 원리는 아래 포스트를 참조하자.

 

* Normalization (정규화) (URL)

[Statistics] Normalization | 정규화

 

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Implementation (구현)

 

* Python Scikit-Learn Library (파이썬 사이킷런 라이브러리) (URL)

[Machine Learning] Python Scikit-Learn Library | 파이썬 사이킷런 라이브러리

 

* Python 3 (using Scikit-Learn Library)

# normalization.py

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def get_normalization(x_train, x_test):
    scaler = MinMaxScaler()
    
    x_train_sc = scaler.fit_transform(x_train)
    x_test_sc  = scaler.transform(x_test)
    
    return x_train_sc, x_test_sc