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title: "Discussion on \"[Machine Learning] 데이터 전처리\" | Hashnode"
description: "Discussion on \"[Machine Learning] 데이터 전처리\". 개요\n효과적인 머신 러닝은 우수한 예측 분석 결과로 이어지며, 이는 잘 정돈된 데이터로부터 출발한다. 정교한 예측 분석 모델을 얻기 위해서는 수집된 데이터에 누락된 부분이나, 오차를 파악하고, 데이터를 가공하여, 잘못된 데이터 분석이 일어나지 않도록 '전처리' 과정이 필요하다.\n이 과정은 몇 가지로 나뉜다.\n\nData cleaning\n\nmissing feature, 즉 누락된 데이터가 있을 때, 제대로 역할을 할 수 있도록 데이터를 맞춰 주고,..."
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개요 효과적인 머신 러닝은 우수한 예측 분석 결과로 이어지며, 이는 잘 정돈된 데이터로부터 출발한다. 정교한 예측 분석 모델을 얻기 위해서는 수집된 데이터에 누락된 부분이나, 오차를 파악하고, 데이터를 가공하여, 잘못된 데이터 분석이 일어나지 않도록 '전처리' 과정이 필요하다. 이 과정은 몇 가지로 나뉜다. Data cleaning missing feature, 즉 누락된 데이터가 있을 때, 제대로 역할을 할 수 있도록 데이터를 맞춰 주고,...

Nov 12, 2023 · 3 min read · blog.skku-comit.dev  
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