머신러닝 데이터의 전처리를 위한 단계적 접근 방법 및 다양한 기법들
데이터 전처리는 머신러닝 모델 성능을 결정하는 중요한 단계입니다. 결측치 처리, 이상치 탐지, 스케일링, 인코딩 등 다양한 기법이 필요합니다. 서론머신러닝에서 데이터 전처리는 모델 학습의 성패를 가르는 중요한 단계입니다. 데이터가 제대로 정제되고 준비되지 않으면 모델이 성능을 발휘하지 못하고, 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다. 데이터 전처리는 기본적으로 데이터의 품질을 향상시키고, 노이즈를 줄이며, 학습 효율을 높이는 데 중점을 둡니다. 이 과정은 데이터를 수집한 후부터 본격적인 학습 전에 데이터를 정리, 가공, 변환하는 모든 단계를 포함합니다. 따라서, 데이터 전처리는 단순히 결측치 처리를 넘어, 다양한 기술과 방법론을 포함하고 있으며, 여러 단계에서 데이터를 면밀히 분석하고 처리하는 과정이라고 할 ..
2024. 11. 4.
