MNAR1 [Machine Learning] 데이터 전처리(1) - 결측치 처리(1) 데이터 분석을 하기 위해서 데이터의 전처리는 필수적이다. 데이터들을 수집해서 나온 가공되지 않은 데이터는 분석을 바로 할 수가 없는 상태이다. (결측치의 존재, 이상치의 존재, 여러 데이터 타입의 혼재, ...) 만약 이러한 데이터를 가지고 바로 모델링을 한다면 데이터의 잡음으로 인해 우리가 모델의 결과가 굉장히 안 좋을 것이다. 혹은 모델이 아예 학습을 하지 못할 수도 있을 것이다. 그러면 가장 선행되어야 하는 전처리 작업은 무엇일까? 그것은 바로 결측치 (Missing values)를 처리하는 것이다. 결측치는 다음과 같이 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있다. 1. MCAR(Missing Completely At Random) 데이터가 missing난 이유가 데이터와 무관하게 발생한 것을 말한다. .. 2023. 6. 22. 이전 1 다음
