- 표준화 데이터를 작성하고, 모델을 생성하였다.
- 이후, 모델에 새로운 데이터를 표준화된 형태로 입력하기 위해서는 모델 작성시 사용된 표준화 과정(평균과 표준편차)필요하다.
- preProcess( ) 함수를 사용하여 표준화 함수를 생성하고 저장한 후에 새로운 데이터에 적용함
# scaling
library(caret)
# prep. data
mdf <- iris
head(mdf)
# build scaling function
irisScaleFun <- preProcess(mdf[-5], method = c("center", "scale"))
# prepared scaled data
scale(mdf[, -5]) -> a
# prep. new data
new.mdf <- mdf[20:40, -5]
# comparison
## scaled all data
a[20:40, 'Sepal.Length'] -> a1
## application customized scale funtion (irisScaleFun)
b <- predict(irisScaleFun, newdata = new.mdf)
## check
a1 - b[, 'Sepal.Length']