피처 스케일링

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (데이터) 열마다 숫자의 크기가 다를 때 비슷한 크기로 맞추는 작업의 총칭.

실무 AI 사전

1. [명사] (데이터) 정규화와 표준화가 대표적인 방법이다. 거리 기반 모델(K-최근접 이웃, SVM), 경사 하강법 기반 모델, 주성분 분석 전에 필요하고 나무 기반 모델은 대체로 필요 없다.

전문 AI 사전

1. [명사] (데이터) 피처들의 값 범위를 통일해 큰 척도의 변수가 거리나 손실을 지배하지 않게 하는 변환. 최소-최대, 표준화, 로버스트 스케일링(중앙값과 사분위수 사용), 로그 변환 등이 있다.

관용구/함께 쓰는 말

• 스케일러 맞추기 - 학습 데이터에서 평균이나 최솟값 같은 기준값을 계산해 저장하다.
• 로버스트 스케일링 - 중앙값과 사분위수를 써서 이상치 영향을 줄이는 방식.

쉬운 비유

달리기와 마라톤 기록을 비교하려면 단위를 같은 눈금으로 바꿔야 공정하다. 스케일링이 그 눈금 맞추기다.

예문

• 연봉 열이 너무 커서 모델이 나이는 거의 안 보길래 피처 스케일링을 했다.
• 랜덤 포레스트에는 피처 스케일링이 크게 필요하지 않다.
• 스케일러를 학습 데이터에만 맞추고 테스트 데이터에는 변환만 적용했다.

헷갈리는 용어 비교

정규화

피처 스케일링은 상위 개념이고 정규화와 표준화는 그 안의 구체적인 방법이다.

맞춤법/표기법

바른 표기

피처 스케일링

주의할 표기

피쳐 스케일링피처 스케일 링

원어

feature scaling

다른 이름

특성 스케일링, 변수 스케일링, 스케일링, 스케일 조정

참고

피처의 한국어 표기는 외래어 표기법상 피처. 업계에서는 피쳐도 많이 쓴다.

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