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봉동개미

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[작업형2] 연습문제 섹션 4

결측치 X 채우는 이유가 ?

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결측치 처리를 간단하게 X 로 하셨던데 특별한 이유가 있나요? mode 나 mean 말고 저런걸로 처리해도 문제없는지?

# 결측치 처리
train = train.fillna("X")
test = test.fillna("X")

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

퇴근후딴짓

지식공유자

베이스 라인에서는 편한 형태로 처리하고

추후 말씀하신 최빈, 중앙, 등과 비교해 볼 수 있어요!

결측치가 이유가 있는 데이터일 수도 있어서 베이스라인에서는 결측치라고 별도로 표시한 거에요~

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 봉동개미님.

결측치를 ‘X’로 채우는 이유에 대해 궁금하신 것 같습니다. 일반적으로 결측치 처리는 데이터의 특성과 사용할 모델의 요구사항에 따라 다릅니다. ‘X’와 같은 특정 값을 사용해 결측치를 대체하는 것은 몇 가지 이점을 가질 수 있습니다:

결측치 처리에서 ‘X’의 사용 이유

명시적인 표시: ‘X’와 같은 특정 문자로 결측치를 대체하면, 해당 값이 원래는 결측치였음을 명시적으로 나타낼 수 있습니다. 이는 데이터 탐색 단계에서 결측치를 쉽게 식별하게 도와줍니다.
범주형 데이터의 경우에 용이함: 범주형 데이터에서 결측치를 처리할 때, 최빈값으로 대체하는 것이 일반적입니다. 하지만 데이터의 특성이나 분석 목적에 따라, 특정 범주(예: ‘없음’, ‘모름’ 등의 의미로 ‘X’)로 결측치를 대체하는 것도 하나의 방법이 될 수 있습니다.
모델 성능에 영향 최소화: 어떤 경우에는 결측치를 특정 값으로 대체했을 때, 모델의 성능에 별다른 차이가 없기도 합니다. 특히, 분석의 정확도보다 속도를 중시하거나 신속한 처리 및 탐색적 분석이 필요한 경우에 임시로 사용할 수 있습니다.

결론적으로, 결측치를 ‘X’로 대체하는 것이 일반적인 방법은 아니지만, 데이터의 특성이나 분석 목적에 따라 충분히 고려해볼 만한 방법이 될 수 있습니다. 만약 이 방법을 선택한다면, 데이터의 해석이나 모델링 과정에서 어떻게 활용할 것인지 명확히 이해하고 있어야 합니다.

다음 링크에서 유사한 상황에 대한 토론을 참고하실 수 있습니다:
- 데이터 전처리(결측치 채울때 궁금한점): 결측치 처리 시 train과 test의 일관성을 유지하는 방법에 대해 설명합니다.

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

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봉동개미

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