MinMaxScaler2 다중공산성 해결 방법 전 포스트에서 다중공산성을 확인하는 3가지 방법에 대해 설명했다. scatterplot, heatmap, VIF 이렇게 총 3가지가 있다. 이번엔 다중공산성 해결 방법을 알아본다. 크게 3가지로 나뉘는데, 변수 정규화 변수 제거 PCA(주성분 분석) 먼저 변수 정규화 변수 정규화는 이전 수치형 데이터 정규화 포스트에서 다루었다. https://lucian-blog.tistory.com/48?category=1002577 보통 의사결정나무, 랜덤포레스트와 같이 트리기반 모델은 대소 비교를 통해 구분한다. 그렇기에 숫자와 단위에 크게 영향을 받지 않는다. 하지만 로지스틱 회귀, Lasso 등 평활함수모델(평활=smooth) 선형?함수같은 느낌인 것 같다. 여튼 이 모델들에는 숫자의 크기와 단위에 영향을 많이.. 2021. 12. 29. 수치형 데이터 정규화 회귀식을 만들 때, 각 컬럼의 단위가 다르면 큰 문제가 발생할 수 있다. A컬럼이 단위가 1000이고 B컬럼이 0.01단위라면 회귀식이 y=1000*x1 + 0.01*x2 식이 될 수 있는데 이는 x1에 영향이 너무 커진다. 그러므로 데이터의 정규화를 통해 x1과 x2의 단위를 같게 해야 이 문제를 해소시킬 수 있다. 다양한 scaler가 있다. StandardScaler, RobustScaler, MinMaxScaler, Normalizer 등등 그중 Min Max Scailing 기법은 상당히 간단하다. 0~1사이의 값들로 바꿔주는 방법으로 0과1사이에서만 분포하게 할 수 있다. 하지만 이는 이상치에 굉장히 민감하다. 왜냐면 최댓값을 1로 보고 최솟값은 0으로 보는데 데이터의 분포에 맞지 않는 이상치.. 2021. 10. 8. 이전 1 다음
