sklearn - StandardScaler() 으로 데이터 표준화(Normalization)

1. 아래와 같은 데이터가 있을때 Standard Score - 표준점수 z 로 

어떻게 표준화가 되는지 살펴보자.

2. 파이썬 sklearn 코드

>>> data = [[0, 3], [2, 0], [1, 1], [6, 0]]
>>> pd.DataFrame(data)
   0  1
0  0  3
1  2  0
2  1  1
3  6  0
>>> scaler = StandardScaler()
>>> print(scaler.fit(data))
StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
>>> print(scaler.mean_)
[2.25 1.  ]
>>> print(scaler.transform(data))
[[-0.98787834  1.63299316]
 [-0.10976426 -0.81649658]
 [-0.5488213   0.        ]
 [ 1.6464639  -0.81649658]]
 

3. 어떻게 표준화가 계산된 것일까?




이렇게 표준화를 하면 feature 간의 scale 을 맞출수 있게 된다.