파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

이 예에서는

PowerTransformer

의 두 알고리즘이 동일한 결과를 만들었습니다. 실전에서는

데이터셋마다 어떤 변환이 정규분포에 가깝게 변환할지 사전에 알기 어렵습니다. 각 변환기의

결과를 히스토그램으로 확인해보는 것이 좋습니다.

3.3.4

훈련 데이터와 테스트 데이터의 스케일을 같은 방법으로 조정하기

지도 학습 모델에서 테스트 세트를 사용하려면 훈련 세트와 테스트 세트에 같은 변환을 적용해

야 한다는 점이 중요합니다. 다음 예에서는 이와 반대로, 테스트 세트의 최솟값과 범위를 사용

했을 때 어떤 일이 일어나는지 보여줍니다 (그림

3

-

2

).

3

장

비지도 학습과 데이터 전처리

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In [9]:

from sklearn.datasets import make_blobs

# 인위적인 데이터셋 생성

X, _ = make_blobs(n_samples=50, centers=5, random_state=4, cluster_std=2)

# 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다.

X_train, X_test = train_test_split(X, random_state ...