ML 데이터 스케일링 정리

• LabelEncoder : 범주형 데이터를 숫자형 레이블로
• MinMaxScaler : 다양한 연속형 데이터 범위 0-1로 맞추기 (정규화 기법)
• StandardScaler : 다양한 연속형 데이터 표준화 (표준 정규 분포화)
  • 아웃라이어가 더 튀게 나타날 수 있음
• RobustScaler : 다양한 연속형 데이터 아웃라이어 처리 (중앙값 0, IQR 1)

그 외에 one-hot encoding, 차원 축소(PCA, LDA 등), feature selection이 있긴 함
추후 추가 예정