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RobustScaler 1

숫자의 함정에서 벗어나는 법: 스케일링(Scaling)과 로그(Log) 변환

데이터 분석이나 머신러닝 공부를 시작하면 가장 먼저 마주치는 벽이 있습니다. 바로 "데이터 전처리"죠. 그중에서도 "왜 멀쩡한 숫자에 로그를 취하나요?", "스케일링은 왜 꼭 해야 하나요?"라는 질문에 대한 답을 오늘 완벽하게 정리해 보겠습니다.1. 로그(Log) 변환: "폭발적인 숫자를 잠재우는 마법"머신러닝 모델은 '숫자의 크기'에 굉장히 민감합니다. 하지만 우리가 사는 세상의 데이터는 그리 고르지 않습니다.🏠 집값 데이터의 예시대부분의 집은 3억~10억 사이에 몰려 있지만, 가끔 100억이 넘는 초고가 펜트하우스가 등장합니다. 이를 데이터 시각화해보면 왼쪽으로 치우치고 오른쪽 꼬리가 아주 긴(Right-Skewed) 모양이 됩니다.로그를 왜 취하나요?데이터의 격차 해소: 로그는 큰 숫자를 작게 만..

AI/머신러닝 2026.04.28
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