결측값처리1 머신러닝에서 데이터 전처리가 중요한 이유 🤔 📋 목차 머신러닝에서 데이터 전처리가 중요한 이유 🤔 결측값 처리 방법 🛠 이상값 제거 방법 🔍 데이터 정규화 및 스케일링 📊 실전 예제 코드 💡 자주 묻는 질문 ❓ 머신러닝에서 데이터 전처리가 중요한 이유 🤔머신러닝 모델을 만들기 전에 가장 먼저 해야 할 작업이 무엇일까요? 바로 데이터 전처리입니다. 데이터가 정리되지 않은 상태에서 모델을 학습시키면, 엉뚱한 결과를 얻거나 성능이 낮아질 수 있어요.데이터 전처리가 중요한 이유는 다음과 같습니다:✅ 노이즈 제거: 잘못된 데이터나 불필요한 데이터를 걸러내야 모델이 더 정확한 패턴을 학습할 수 있어요.✅ 결측값 및 이상값 처리: 데이터가 비어 있거나 너무 튀는 값이 있으면 학습에 방해가 될 수 있어요.✅ 스케일링 & 정규화: 데이터의 크.. 2025. 3. 11. 이전 1 다음
