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데이터 표준화가 뭔지는 알겠는데 궁금증이 생긴다. 1. 무조건 표준화를 하면 좋은거 아닌가? - 군집분석(KNN, SVM 등), 인공신경망에는 필수적 2. 어떨때는 fit(), transform()을 나눠쓰고 어떨때는 fit_transform()을 쓰는 것인가? 한번에 fit_transform()으로 가는게 무조건 좋은것인가? - 학습, 테스트 데이터 분리전 처리가 간편함 3. 왜 transform() 이후에 커럼명을 다시 조합해주지? - ndarray로 반환되므로 세 가지의 궁금증에 대한 답을 아래 책에서 확인할 수 있었다. ㅁ 파이썬 머신러닝 완벽가이드 123p ~ 이렇게 가우시안 정규 분포를 가질 수 있도록 데이터를 변환하는 것은 몇몇 알고리즘에서 매우 중요합니다. 특히 사이킷런에서 구현한 RBF ..