스케일링은 데이터 전처리 단계에서 개별 피처(변수)의 크기나 범위를 조정하는 과정을 의미합니다. 이는 특히 머신러닝 알고리즘에서 중요한 역할을 하며, 다음과 같은 방법들이 주로 사용됩니다.

1. **표준화(Standardization)**:
  - 각 피처의 평균을 0, 표준 편차를 1로 조정하는 방법입니다.
  - 주로 Z-점수를 사용하여 계산되며, 공식은 다음과 같습니다: \( z = \frac{x - \text{mean}(x)}{\text{std}(x)} \).
  - 이는 데이터가 정규 분포를 따를 때 유용하며, SVM, 로지스틱 회귀와 같은 알고리즘에 많이 사용됩니다.

2. **정규화(Normalization)**:
  - 데이터의 범위를 0과 1 사이로 조정하는 것입니다.
  - 최대/최소 정규화(Min-Max Scaling)가 일반적으로 사용되며, 공식은 다음과 같습니다: \( z = \frac{x - \text{min}(x)}{\text{max}(x) - \text{min}(x)} \).
  - 이는 주로 거리를 기반으로 하는 알고리즘, 예를 들어 K-평균 군집화나 K-최근접 이웃 알고리즘에서 유용합니다.

3. **최대 절대값 크기 조정(MaxAbs Scaling)**:
  - 각 피처의 최대 절대값을 1로 조정하여 데이터의 스케일을 조정합니다.
  - 양수 혹은 음수 데이터에 모두 사용할 수 있으며, 희소 행렬 변환에 매우 적합합니다.

4. **Robust Scaler**:
  - 중앙값과 사분위수를 사용하여 데이터를 스케일링하는 방법입니다.
  - 이는 이상치(Outlier)에 민감하지 않으며, 이상치가 많을 때 유용합니다.

스케일링은 주로 다음과 같은 이유로 사용됩니다:
- **연산 안정성**: 스케일이 큰 데이터로 인해 발생할 수 있는 수치적 불안정을 줄입니다.
- **수렴 속도 향상**: 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘의 수렴 속도를 향상시킵니다.
- **동일한 중요도 부여**: 모든 피처가 동일한 스케일을 가지므로, 학습 알고리즘이 한 피처에 과도하게 의존하는 것을 방지합니다.

특정 스케일링 방법을 사용할지 여부는 데이터의 특성, 알고리즘의 유형 및 문제의 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다. 데이터를 변환한 후에는 모델의 성능을 평가하여 스케일링의 적절성을 확인하는 것이 중요합니다.