age 결측치 및 이상치 처리 순서
age 컬럼의 결측치를 채운 후 이상치를 처리하는 순서로 진행이 되는 코드로 이해했습니다.
그런데, age 컬럼의 이상치가 음수, 소수, 0 등으로 이상치 처리 전 결측치를 채우기 위해 평균(mean)값을 먼저 구한다면, 이상치가 평균값에 영향을 끼쳐 결측치 채움(대입)에 문제가 있지 않을까 생각이 되는데, 결측치 및 이상치의 전처리 순서를 바꾸어 이상치 처리를 먼저 하는 것은 어떨까요?
답변 2
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영상에서도 말씀드렸지만 이상치는 출제가능성이 매우 낮지만 출제 된다면
말씀한대로 둘다 해보고 검증하고 평가지표로 확인하면 좋을 것 같습니다.
다만 보통 소수의 이상치는 평균에 크게 영향을 미치진 않습니다. 데이터가 10개 100개가 아니라 천단위 이상으로 보통 나와요! 화이팅입니다!!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 정동희님.
데이터 전처리 과정에서 결측치 및 이상치 처리 순서는 데이터 분석의 정확도에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 질문 주신 것처럼, 이상치가 평균값 계산에 영향을 주면 결측치 채움 과정에서 왜곡된 결과를 가져올 수 있기 때문에 적절한 순서로 진행하는 것이 중요합니다.
이상치와 결측치 처리 순서
이상치 처리 선행: 일반적으로 이상치를 먼저 제거하거나 수정하여 데이터의 왜곡을 줄인 후에 결측치를 처리하는 것이 추천됩니다. 이렇게 하면 결측치 채울 때 사용되는 평균, 중앙값 등의 통계값이 더 정확하게 반영될 수 있습니다.
결측치 처리: 이상치를 제거한 후, 결측치를 처리합니다. 이때는 보통 해당 컬럼의 평균, 중앙값, 또는 다른 대체 기법을 사용하여 채웁니다.
추가 읽을거리와 유사한 논의
이와 관련된 유사한 질문들이 인프런에 존재하고 있어, 참고하시면 이해에 도움이 될 수 있습니다:
작업형1 모의문제2 age 컬럼의 이상치 관련 에서는 ‘age’ 컬럼의 음수, 소수, 0 등의 이상치 처리 방법이 논의되었습니다.
데이터 전처리 강의 이상치 처리 질문 에서는 대괄호를 이용한 데이터 필터링과 이상치 처리에 대해 더 자세히 설명하고 있습니다.
데이터 전처리1(결측치, 이상치) 질문에서는 결측치와 이상치 처리 순서와 방법에 대해 논의되었습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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