Scikit-learn : 회귀 - Scaler 적용
- StandardScaler
- MinMaxScaler
- RobustScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler
x_train.describe()
출력
StandardScaler
평균(mean)을 0, 표준편차(std)를 1로 만들어주는 스케일러
std_scaler = StandardScaler()
std_scaled = std_scaler.fit_transform(x_train)
round(pd.DataFrame(std_scaled).describe(), 2)
출력
MinMaxdScaler
min값과 max값을 0~1 사이로 정규화
minmax_scaler = MinMaxScaler()
minmax_scaled = minmax_scaler.fit_transform(x_train)
round(pd.DataFrame(minmax_scaled).describe(), 2)
출력
RobustScaler
중앙값(median)이 0, IQR(interquartile range)이 1이 되도록 변환 **outlier 값 처리 유용**
robust_scaler = RobustScaler()
robust_scaled =robust_scaler.fit_transform(x_train)
round(pd.DataFrame(robust_scaled).describe(), 2)
출력
