Python을 사용하여 Z-Score로 데이터 분석 피처 표준화

 

표준화는 데이터를 표준 척도로 변환하는 데 사용되는 데이터 분석의 필수 전처리 단계입니다. z-score를 계산하여 피처를 표준화하는 것은 데이터를 표준화하는 데 사용되는 일반적인 방법입니다. 이 블로그 게시물에서는 z-score가 무엇인지, 피처 표준화에서 z-score의 중요성 및 Python을 사용하여 z-score를 계산하는 방법에 대해 설명합니다.

 

 

 

 

z-score란 무엇일까요?

 

표준 점수라고도 하는 z-score는 주어진 데이터 포인트가 평균에서 벗어난 표준 편차의 수를 나타냅니다. 데이터 포인트의 z-score를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

 

z = (x - μ) / σ

 

여기서 x는 데이터 포인트, μ는 데이터의 평균, σ는 데이터의 표준편차입니다.

 

 

 

 

z-score를 사용하여 피처를 표준화하는 이유는 무엇일까요?

 

z-score를 사용하여 피처를 표준화하는 것은 데이터를 표준 척도로 변환하는 데 사용되는 일반적인 방법입니다. 피처 표준화의 중요성은 피처를 측정하는 데 사용되는 단위에 관계없이 동일한 척도에서 데이터를 비교하고 분석할 수 있다는 것입니다. 이는 다른 단위로 측정된 피처가 있고 분석에서 동일한 중요성을 부여하려는 경우 특히 중요합니다.

 

 

 

 

Python에서 z-score를 사용하여 피처를 표준화하는 방법은 무엇일까요?

 

Python에는 z-score를 사용하여 피처를 쉽게 표준화할 수 있는 여러 라이브러리가 있습니다. 이 글에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하려 피처를 표준화합니다.

 

 

 

 

먼저 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

 

 

다음으로 NumPy를 사용하여 임의의 데이터 세트를 생성합니다.

X = np.random.rand(100, 5)

 

 

그런 다음 StandardScaler 개체를 만들어 데이터에 fit 합니다.

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X)

 

 

마지막으로 transform 메서드를 사용하여 데이터를 변환합니다.

X_scaled = scaler.transform(X)

 

 

 

 

 

 

결론적으로 z-score를 사용하여 피처를 표준화하는 것은 데이터 분석에서 중요한 전처리 단계입니다. Python을 사용하면 scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 피처를 쉽게 표준화할 수 있습니다. 데이터 분석에 관심이 있다면 z-score를 사용하여 피처를 표준화하는 방법을 이해하는 것은 반드시 알아야 할 기술입니다.