꿈라CBT다음 <보기>의 상황에 대한 판단으로 가장 적절한 것은?
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고객 결제금액 변수에 Min-Max 정규화를 적용하였더니, 전체 관측치의 98%가 0~0.02 구간에 몰리는 결과가 나왔다.
확인해 보니 이 변수에는 다른 값보다 수백 배 큰 결제 건이 소수 존재하였다. 또한 분석가는 전체 데이터로 최솟값·최댓값을 구한 뒤 학습·검증 데이터를 분할하였다.
- 1Min-Max 정규화는 값의 순위만 이용하므로 극단값의 영향을 받지 않으며, 원인은 다른 곳에 있다.
- 2정규화 결과가 한쪽으로 몰리는 것은 정상적인 현상이므로 그대로 사용해도 무방하다.
- 3표준화는 값의 범위를 0~1로 만들어 주므로 Min-Max 정규화와 결과가 동일해진다.
- 4극단값이 최댓값이 되어 압축된 것이므로 로버스트 스케일링을 쓰고, 기준은 학습 데이터로만 구한다.