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데이터 스케일링 ( Scaling ) 다양한 특성의 값을 일정한 범위 또는 표준에 맞게 조정하는 과정 특성 간의 비교를 가능하게 함 모델의 성능을 향상시키고, 계산의 수치적 안정성을 제공. 데이터 스케일링 ( Scaling ) 이 필요한 경우 특성의 단위가 다른 경우 경사 하강법을 사용한 모델 ( 예 : 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망 등) 거리 기반 알고리즘 ( 예 : K-NN, SVM ) 예를 들어, 집의 가격을 예측하는 모델을 만들려고 합니다. 특성으로는 집의 크기 (평방 미터), 방의 수(개수), 위치 (위도와 경도) 등이 있다면, 이 특성들은 모두 다른 단위와 범위를 가지고 있습니다. 집의 크기는 수백에서 수천, 방의 수는 1에서 10사이, 위치 좌표에 따라 수백에서 수천의 범위를 가질 수 ..