결측치 처리 시

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우선 평균 최빈 등 임의 값으로 채우고 베이스라인을 완성 한 뒤!

삭제 등 다른 방법과 비교해 점수를 확인합니다 🙂

아직 시험에서 결측치 처리가 필요한 케이스는 없었어요

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김서현님.

결측치 처리 방법은 전체 모델의 성능에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 신중하게 결정해야 합니다.

결측치 처리 방법 선택:

1. 삭제:

   • 행 삭제: 일반적으로 결측치가 많고 데이터의 총량이 충분할 때 사용합니다. 데이터 손실이 많이 발생할 수 있기 때문에 주의가 필요합니다.
     
   • 열 삭제: 열에 결측치가 상당히 많다면 그 열이 중요한 정보를 제공하지 않을 수도 있습니다. 이 경우 열을 삭제하는 것도 고려할 수 있습니다.
     

2. 채우기:

   • 문자형 데이터: 대체로 가장 빈번하게 나타나는 값(최빈값)으로 채웁니다.
     
   • 수치형 데이터: 평균, 중앙값, 혹은 0으로 채우는 방법이 일반적입니다. 선택은 데이터의 분포와 문제의 특성에 따라 다릅니다.
     

일반적으로 수치형 데이터를 단순히 삭제하는 것보다는 적절한 값으로 채우는 것이 데이터의 양을 보존하고, 학습에 필요한 정보의 손실을 줄일 수 있습니다.

관련하여 더 자세한 설명을 원하신다면, 기존 문제를 다룬 다른 질문의 답변을 참고해 보세요:

• 결측치 삭제 시 질문: 데이터 전처리 시 결측치가 있는 컬럼 삭제 기준에 대한 설명을 제공합니다.
  

김서현님의 질문이 보다 명확하게 해결되길 바라며, 데이터 분석 및 모델링에서 결측치 처리 전략을 잘 세우시길 응원합니다.

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