스케일링 적절한 주기1 주기에 맞춘 적절한 데이터 스케일링 방법! 주기에 맞춘 적절한 데이터 스케일링 방법에 대한 글은 시계열 데이터 분석에 중요한 주제입니다. 주기적 변동이 있는 데이터는 정규화 또는 표준화만으로는 충분히 처리하기 어려울 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 주기에 맞춘 Min-Max 스케일링이나 Z-Score 표준화와 함께 주기적 변동을 반영하는 스케일링 추가 기법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 시계열 데이터에서 계절성을 반영하기 위해 차분(Differencing) 기법을 적용해 변화량을 계산한 뒤, 스케일링을 적용할 수 있습니다. 이러한 방법은 주기성을 포함한 데이터의 패턴을 최대한 보존하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Contents01 최소-최대 스케일링 02 표준화 스케일링 03 정규화 스케일링 04 로그 변환 05 Box-Cox 변환 1... 2024. 5. 30. 이전 1 다음
