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연습 문제

스케일링

Machine Learning 알고리즘을 적용하기 전에 데이터에 가장 흔히 수행하는 작업 중 하나가 스케일링입니다.

데이터를 스케일링하면 알고리즘이 더 빠르게 수렴하고, 특정 특징이 다른 모든 특징을 지배하는 것을 방지할 수 있어요.

이제 표준 스케일러 객체를 만들어 살펴보겠습니다.

데이터는 environment로 제공되어 있습니다.

지침 1/3

undefined XP
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  • scikit-learn의 preprocessing 모듈에 있는 StandardScaler를 임포트하세요.
  • 표준 스케일러 객체를 초기화하고 이름을 sc로 지정하세요.