컬럼별 결측치 처리방법

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보통은 컬럼별로 처리하고있어요!

수치형과 범주형 결측치가 있다면 한번에 처리할 수가 없습니다.

경우의 수를 모두 조합한다기 보단

예를 들어,

수치는 평균

범주는 최빈으로

우선 진행하고 첫번째 제출한다음

시간이 되면 한 두개 더해볼 수 있을 것 같아요!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. bigdata님.

결측치 처리 방식에서 궁금한 점을 공유해주셨군요. 결측치 처리 방법은 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 요소로, 각 컬럼에 대해 다양한 방식을 시도하며 최적의 결과를 도출하는 것이 중요합니다. 하지만 모든 컬럼에 대해 수많은 경우의 수를 모두 시도하기에는 데이터 처리 시간과 리소스가 제한적일 수 있습니다.

결측치 처리 방법의 선택

1. 컬럼별로 개별적으로 처리:

   • 결측치가 포함된 각 컬럼에 대해 개별적으로 여러 방법을 시도해 보는 것이 이상적입니다. 예를 들어, 평균값, 중앙값 또는 예측 기반의 대체 방법, K-NN 임퓨테이션 등 다양한 기법을 적용할 수 있습니다.
     
   • 각 컬럼별로 결측치 처리 기법을 시도하고, 해당 컬럼이 중요한 피처라고 판단되면 더 섬세한 처리가 필요할 수 있습니다.
     

2. 공통된 접근방식 적용:

   • 모든 결측치가 있는 컬럼에 대해 동일한 처리를 적용하는 것도 하나의 방법입니다. 이 경우 가장 일반적이면서도 데이터에 무리가 가지 않는 방법(예: 컬럼별 평균값으로 채움)을 선택할 수 있습니다.
     
   • 비교적 많은 경우의 수를 줄여 빠르게 결과를 볼 수 있습니다. 이후 필요에 따라 중요한 컬럼에 대해만 추가 시도를 할 수 있습니다.
     

결측치 처리 방법을 결정할 때는, 모델링을 통해 결과를 평가하여 검증 데이터에서의 성능이 개선되는지를 확인하는 과정이 반드시 필요합니다. 조금 더 많은 시간을 들이더라도, 중요한 컬럼에 대해선 별도로 다양한 기법을 시도하는 것이 모델의 성능 향상에 기여할 수 있습니다.

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