데이터 분석에서 피처 스케일링은 종종 간과되는 중요한 단계입니다. 하지만 데이터 모델의 정확성과 효율성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 피처 확장이 무엇인지, 왜 중요한지, 코드 예제를 통해 Python에서 피처 확장을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 피처 확장이란 무엇일까요? 피처 스케일링은 데이터 집합의 데이터를 일반적으로 0과 1 또는 -1과 1 사이의 표준화된 척도로 변환하는 프로세스입니다. 이렇게 하면 데이터 집합의 각 피처가 동일한 가중치를 가지게 되고 한 피처가 모델의 출력을 지배하는 것을 방지할 수 있습니다. 피처 스케일링은 K-Nearest Neighbors 및 Support Vector Macines과 같은 거리 기반 메트릭을 사용하는 머신 러닝 알고리즘에서 특히 중요..