Machine Learning - Scaling : Standard Scaling (Z-score)

[Z-score]

데이터를 통계적으로 표준정규분포화

평균= 0, 표준편차= 1

 

 

https://www.simplypsychology.org/z-score.html

 

 

https://www.greelane.com

 

 

데이터(x)에서 평균을 뺀 값을

 

표준편차로 나눠준다.

 

 

 

 

 

 

 

데이터 불러오기 및 결측치 처리

 

 

 

 

 

결측치 처리는 아래 포스팅 참조

 

https://steadiness-193.tistory.com/239?category=961040

Machine Learning - 결측값 처리(Imputation) : mean

 

 

 

 

 

복사본 만들기

 

 

 

 

 

 

(1) Standard Scaler 불러온 뒤 정의

 

 

sklearn.preprocessing 패키지의 StandardScaler를 불러왔다.

 

이를 sdscaler로 정의한다.

 

 

 

 

 

 

numeric 컬럼 뽑아두기

 

 

values를 이용해 array로 뽑아둔다.

 

 

 

 

 

 

 

(2) Mean, Std 값 찾기

 

 

fit으로 평균값과 표준편차를 찾아낸다.

 

 

 

 

 

 

 

(3) Standard scale 처리한 데이터 리턴받기

 

데이터 변환

 

 

transform을 이용하면 표준화된 값을 반환받을 수 있다.

 

 

 

 

 

 

(4) 결과 비교

 

 

transform으로 표준화된 데이터를 기존 데이터와 바꾼다.

 

 

 

 

 

우측이 Standard Scaling이 완료된 하나의 컬럼을 그래프로 그린 것이다.

 

평균이 0, 표준편차가 1인 정규분포에 가까운 커널 밀도 그래프가 그려졌다.