[인공지능] Feature Scaling을 하는 2가지 방법 : Standardisation(표준화), Normalisation (정규화) _코드편

** 이 방법을 쓸 때는 사이킷런(sklearn)이 깔려있어야 한다.

**이 포스팅은 코드만 쓴 포스팅으로 설명을 보고싶으면 이론편으로 가면 된다.

 

0. 기본준비

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

 

1. Standardisation(표준화)

s_scaler = StandardScaler()
X = s_scaler.fit_transform(X)

X 에 표준화할 데이터 프레임을 넣어주면 된다.

 

 

 

2. Normalisation (정규화) 

m_scaler = MinMaxScaler()
X = m_scaler.fit_transform(X)

X 에 표준화할 데이터 프레임을 넣어주면 된다.

 

 

 

** 새로운 데이터를 Feature Scaling 할 경우

X = s_scaler.transform(X)

기존의 scaler로 학습한 데이터를 새로운 데이터에 적용시켜 데이터의 변화만 주는것이기에 transform만 쓴다.