반응형 결측값 처리1 머신러닝 데이터 전처리, 효과적인 모델을 위한 필수 단계 머신러닝의 성능은 대부분 데이터의 질에 의해 좌우됩니다. 아무리 복잡하고 뛰어난 알고리즘이라도, 데이터가 부정확하거나 잘못된 형식으로 주어지면 좋은 성능을 기대하기 어렵습니다. 이 때문에 데이터 전처리는 머신러닝 프로젝트에서 매우 중요한 과정입니다. 데이터 전처리란 원시 데이터를 모델에 적합한 형태로 변환하는 일련의 과정을 의미합니다. 이 과정에서는 데이터 정제, 결측값 처리, 변수 변환, 데이터 정규화 등 여러 단계가 포함됩니다. 이번 글에서는 머신러닝 데이터 전처리의 주요 단계와 그 중요성에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. 이로써 여러분이 데이터 전처리의 필요성과 그 과정에 대해 더욱 깊이 이해할 수 있도록 돕겠습니다.데이터 전처리란 무엇인가?데이터 전처리란 원시 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하.. 2024. 9. 8. 이전 1 다음 반응형
