인프런 커뮤니티 질문&답변

데이터가 없는 상황에서 제거해도 되느냐 묻는다면 답변하기가 어렵습니다.

만약 시험상황에서 에러가 도저히 해결이 안된다면 삭제를 해서라도 제출하는 것이 맞아요.

하지만 가능하면 살려보는 것을 추천합니다. 둘다 비교하면 더 좋고요~

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 홍영준님께서 질문하신 “작업형 2번에서의 결측치 처리”에 대해 답변드리겠습니다.

결측치 컬럼 처리 방식:

1. 컬럼 제거: 결측치가 있는 컬럼을 완전히 제거할 것인지 여부는 데이터의 중요도와 결측치의 비율에 따라 결정됩니다. 결측치가 많고 해당 컬럼이 모델 성능에 크게 기여하지 않는 경우 제거할 수도 있습니다. 그러나 train과 test 모두에 동일하게 제거해야 결과의 일관성을 보장할 수 있습니다.

2. 결측치 채우기: 일반적으로 수치형은 0이나 평균값으로, 범주형은 최빈값으로 채우는 것이 보편적입니다. 데이터의 특성에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. 예를 들어, 특정 문맥에서 0으로 채우는 것이 의미가 없을 수 있습니다.

관련 유사 질문:

비슷한 주제의 질문들이 있어 참고하시면 도움이 될 수 있습니다.

• test 데이터에서 결측치 처리: 결측치를 제거할 경우 평가의 문제와 관련된 논의를 확인할 수 있습니다.
  
• 데이터 전처리 시 결측치 처리 방법: 결측치 처리와 관련된 다양한 접근 방법을 설명합니다.
  

추가 고려사항:

• 데이터 누수 방지: 결측치를 처리할 때 train 데이터의 결과를 test 데이터에 과도하게 적용하지 않도록 주의해야 합니다. 일관된 전처리 과정을 유지하는 것이 중요합니다.
  
• 모델 성능 평가: 결측치 처리 후에는 모델의 성능을 반드시 검토하고, 처리 방법이 적절했는지 확인하는 것이 좋습니다.
  

홍영준님께서 결측치 처리를 이해하는 데 도움이 되기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 후속 질문 부탁드립니다.
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.