[넘파이] 데이터 전처리 기법: NumPy를 활용한 다양한 정규화

데이터 분석의 성공은 고품질의 데이터 전처리에서 시작된다. NumPy는 이 과정을 지원하는 강력한 도구로, 다양한 정규화 기법을 적용할 수 있게 해주어 분석의 정확도를 극대화한다.

이번 포스팅에서는 NumPy를 활용하여 데이터를 정규화하는 방법을 간단히 소개한다. 정규화의 중요성 데이터 정규화는 모델 알고리즘 튜닝 이전에 이루어져야 하는, 데이터 분석 및 머신 러닝 프로젝트의 성공에 결정적인 요소이다.

실제로, 모델 튜닝에 앞서 데이터를 적절히 정규화하는 것이 모델의 성능을 극대화하는 데 있어 훨씬 더 중요하다. 이는 정규화 과정이 데이터의 일관성과 품질을 보장함으로써 모델이 데이터에서 중요한 패턴과 관계를 더욱 효과적으로 학습할 수 있게 만들기 때문이다.

정규화는 모든 특성의 값이 동일한 척도에 있도록 보장하여, 특성 간의 불균형을 제거한다. 이는 특히 거리 기반 알고리즘에서 중요한데, 데이터 포인트 간의 거리 계산이 모델의 결정 과정에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다.

또한, ...

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