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scikit-learn. RobustScaler에서 `fit_transform()`과 `transform()`을 구분해서 사용하는 이유

1. 개요머신러닝에서 데이터를 학습용 데이터와 검증용 데이터로 나눈 뒤 스케일링할 때 다음과 같은 코드를 자주 사용한다.from sklearn.preprocessing import RobustScalerrs = RobustScaler()X_train = rs.fit_transform(X_train)X_valid = rs.transform(X_valid)이 코드의 핵심 목적은 학습 데이터에서 스케일링 기준을 계산하고, 그 기준을 검증 데이터에도 동일하게 적용하는 것이다.2. fit()의 역할fit()은 데이터를 실제로 변환하는 것이 아니라, 변환에 필요한 기준을 데이터로부터 계산하는 과정이다.RobustScaler의 경우 각 feature에 대해 주로 다음 값을 계산한다.중앙값(Median)1사분위수(Q1..
Data Science/scikit-learn 2026. 8. 18. 22:03
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