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결측치 처리
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시험에서는 이것 저것 다양한 시도를 통해 검증데이터로 평가지표를 확인하는 방법이 있어요!
평가지표가 좋은 방향으로 결정해 주시면 됩니다
참고로 아직 기출에서 이렇게 삭제할 만한데이터가 나온적은 없어요
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 고동협님.
결측치 처리 방법에 대한 고민이 많으시군요. 아래와 같이 몇 가지 사항을 설명드리니 참고하시기 바랍니다.
결측치 처리의 중요성: 데이터 분석에서 결측치가 포함된 데이터를 어떻게 처리하느냐에 따라 결과의 정확도가 달라질 수 있습니다. 때로는 결측치를 채우는 것보다 삭제하는 것이 더 나은 경우도 있고, 반대의 경우도 있습니다.
컬럼 삭제: 어떤 컬럼을 삭제할 것인가는 해당 컬럼이 분석에 얼마나 중요한 정보를 제공하는지에 따라 다릅니다. 만약 ‘reviews_per_month’ 컬럼이 예상적으로 큰 영향이 없다면 삭제해도 무방할 수 있습니다. 그러나, 이 컬럼이 분석에 중요한 정보라면 삭제보다 대체값을 채우는 것이 좋습니다.
대체값 채우기: 결측치를 대체할 때는 통상적으로 평균값, 중앙값, 최빈값 등의 통계적 방법을 사용합니다. 상황에 따라 모델이나 도메인 지식(해당 분야의 직관)을 사용하여 채우기도 합니다.
일괄 삭제의 위험성: 모든 결측치 컬럼을 삭제하는 것은 데이터 손실을 크게 만들 수 있습니다. 주어진 데이터의 특성과 제공되는 정보량을 고려하여 신중히 결정하시길 권장드립니다.
유사한 결측치 처리에 관한 토론이나 사례가 있는 질문을 참고해보시면 도움이 되실 것입니다:
- 결측치 삭제 시 질문에서 결측치 처리 방식에 대한 다양한 접근법을 확인하실 수 있습니다.
- 특정컬럼에 결측치가 있으면 데이터(행) 삭제??에서는 특정한 컬럼만을 대상으로 결측치를 처리하는 방법에 대해 논의하고 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.