inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

타겟 분리

해결된 질문

68

작성자 없음

0

결측치 처리 전에 타겟 변수를 먼저 분리한 후에 결측치 처리를 해야하나요?

저번엔 결측치 처리 전에 무조건 타겟변수를 먼저 분리하라고 하셨는데,

이번에는 분리를 따로 안하셔서요.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

질문에 강의가 연결이 안되어 있고 일반 질문인데 혹시 어떤 강의에서 일까요?

우선 결론부터 말씀드리면 나중에 분리해도 괜찮으나 실수하시는 분들이 많아

타겟변수를 먼저 분리하라고 권장하고 있습니다.!! 화이팅!!


0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. aa님께서 데이터 전처리에서 결측치 처리와 타겟 변수 분리에 대해 궁금한 점을 남겨주셨군요. 관련된 정보를 제공하겠습니다.

  1. 타겟 분리의 기본 개념: 일반적으로 타겟 변수를 먼저 분리하는 이유는, 전처리 과정에서 타겟 변수가 기계 학습 모델의 예측에 영향을 미치지 않도록 하기 위함입니다. 타겟 컬럼에 결측치를 대체하거나 변경하게 되면 모델 학습 시 혼란을 초래할 수 있으며, 타겟 데이터는 변하지 않는 원본 상태로 유지하는 것이 좋습니다.

  2. 결측치 처리 과정: 결측치 처리 시 타겟을 이미 분리한 상태라면 피처 값들에 대해서만 결측치를 다루게 됩니다. 이는 모델 학습 시 타겟 값이 다른 피처의 결측치 처리에 영향을 미치지 않도록 설계하는 데 유리합니다.

관련된 유사한 질문 답변을 참고하시면 좀 더 깊이 있는 이해를 가지실 수 있습니다:
- 타겟 데이터 분리 후 원-핫 인코딩
- 데이터 전처리시 궁금점!

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.

2회 기출유형(작업형1) Warning

0

9

1

describe()

0

29

2

수강기간 연장 문의

0

44

2

빅데이터분석기사 실기 인코딩

0

49

2

수강기간 연장문의

0

59

2

수강 기간 연장 문의 드립니다.. 부탁드립니다 ㅠㅠ

0

49

2

작업형2와 3의 목적

0

40

1

기출9회(작업형 1의 2번문제)

0

38

2

수강 기간 연장 문의 드립니다.

0

55

2

수강 연장 문의드립니다

0

64

2

수강 연장 문의드립니다.

0

51

2

재결제 가능할까요...

0

59

1

비전공자 빅분기 실기 공부방법

1

68

2

강의일시정지 요청합니다

0

61

2

강의 연장 가능할까요 ㅠㅠ

0

58

2

수강 연장 문의드립니다.

0

63

2

수강기간 연장 가능 여부 문의드립니다.

0

82

1

수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다

0

85

2

강의 업데이트

0

78

2

수강 연장 문의드립니다.

0

100

2

강의 연장 문의

0

74

2

수강 신청 연장 문의드립니다.

0

87

2

작업형 1번문제... 환경관련

0

67

2

12회 기출은 언제 업데이트 될까요??

1

89

2