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object형 모두를 삭제 -> 최소한의 작업으로 베이스라인을 만들기 위함임(베이스라인 : 제출가능한 최소한의 형태이며 이렇게라도 제출할 수 있다 정도 코드)

하지만 최근에는 인코딩까진 해야 40점이 나오고 있어요

int, float -> 그대로 사용

object형 -> 인코딩(원핫 또는 라벨)

결측치는 아직 출제된 적은 없습니다.

• 숫자는 평균 또는 중앙

• 문자는 최빈

   

정도면 충분하지 싶어요!

그리고 모든 전처리 기준은 검증데이터 성능을 기준으로 하고 있어요!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ssy02029님.

데이터 전처리 과정에서 ‘어떤 컬럼을 삭제할지, 결측치를 어떻게 처리할지’는 데이터의 특성과 목적에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로는 다음과 같은 기준을 고려할 수 있습니다:

1. 도메인 지식 활용: 각 컬럼의 의미를 이해하고, 예측에 중요한지 여부를 판단합니다. 의미가 없거나 잘못된 값을 가진 컬럼은 삭제할 후보가 될 수 있습니다.

2. 결측치 비율: 결측치가 많은 컬럼은 분석에 불리할 수 있으며, 결측치 비율이 높은 경우 삭제를 고려할 수 있습니다. 하지만 데이터의 중요성에 따라 결측치를 평균, 중앙값, 또는 모델 기반으로 대체할 수도 있습니다.

3. 기준 미달: 특정 기준에 미달하는 데이터 유형은 삭제가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, object 타입 컬럼에서 카테고리가 너무 많은 경우라면 이를 숫자로 인코딩하기 전에 정리할 필요가 있습니다.

4. 데이터 유형: int, float, object형 데이터는 각각 다른 전처리가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, object형 데이터는 범주형으로 인식해 인코딩을 할 수 있으며, 수치형 데이터는 정규화나 표준화를 통해 조정할 수 있습니다.

5. 모델 요구사항: 사용하려는 모델이나 접근법에 따라 전처리 방식이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 회귀 분석에는 숫자형 데이터만 사용될 수 있지만, 분류 모델에는 범주형 데이터도 사용할 수 있습니다.

이와 관련해 기존 질문에서 설명된 과정을 참고하면, 전처리의 유연성을 유지하면서도 데이터 특징에 맞는 적절한 방법을 선택할 수 있습니다.

관련 정보를 확인하고 싶으시다면 아래의 질문 답변을 참조하세요:

• 데이터 전처리시 궁금점!: 이 질문에서는 데이터 전처리 시 유형별 처리 방법에 대한 논의가 이루어집니다.
  
• 작업형2 풀이 시에 데이터 전처리: 작업형2에서의 데이터 전처리와 관련된 조언을 제공하며, 전처리 기준에 대해 더 깊이 있게 참고할 수 있습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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