[Machine Learning] Standardization | 표준화

Standardization

 

표준화

 

- 머신러닝에 사용할 여러 Dataset들이 서로 다른 분포를 갖고 있을 때,
  용이한 비교를 위해 표준에 맞추어 데이터들을 통일시키는 작업을 의미한다.

- 이때, 데이터들의 평균은 0, 표준 편차를 1에 맞춘다.

 

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Mechanism (원리)

 

\(\large{X_{new_i} = {X_i - \mu \over \sigma}}\)

 

Legend	Description
\(\mu\)	- \(X\)의 평균
\(\sigma\)	- \(X\)의 표준 편차

 

- 표준화의 통계학적인 원리는 아래 포스트를 참조하자.

 

* Standardization (표준화) (URL)

[Statistics] Standardization | 표준화

 

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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)

# standardization.py

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def get_standardization(x_train, x_test):
    scaler = StandardScaler()
    
    x_train_sc = scaler.fit_transform(x_train)
    x_test_sc  = scaler.transform(x_test)
    
    return x_train_sc, x_test_sc