피처 스케일링(Feature Scaling) - 표쥰화(Standardization)/정규화(Normalization)/값 복구(inverse_transform)

# 피처 스케일링 (Feature Scaling) / 전처리 서로 다른 변수의 값 범위를 일정한 수준으로 맞추는 작업 주로 표준화(standardization)와 정규화(normalization) 사용 # 표준화와 정규화 모듈 호출하기 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler # 표준화 (Standardization) 필요에 따라 정규분포 분산과 표준편차를 표준에 맞게 통일 시키는 것 평균이 0, 분산이 1인 가우시안 정규분포를 가진 값으로 변환 표준화하기 StandardScaler : 표준화를 하기 위한 필요 함수 .fit_transform(data) : 필요한 피처 스케일링을 하기 위한 데이터의 값 변환 s_scaler = Sta..