결측값 처리
589
2 asked
Answer 1
0
결측치의 %가 크다고 항상 컬럼을 삭제하지는 않습니다.
가능한 타당한 값으로 대체하는 것이 필요한데, 일단 평균치로 대체한 후에 머신러닝 모델의 성능이 개선되는지를 직접 확인해보는 방법이 있겠습니다. 항상 가장 중요한 것은 모델의 성능이 개선되는지를 보고 선택 여부를 판단하는 것입니다. 문제에 따라서 결과가 다르기 때문입니다.
또한 일괄적으로 평균치를 취하는 방법 외에도 개선된 방법들이 있습니다. 예를 들어 다른 변수를 보고 좀더 근접한 값으로 추정할 수 있겠지요. 예를 들어 키라면 나이를 보고 연령대별 평균을 사용한다든지 하는 방법입니다.
결측치가 카데고리 변수라면 원핫 인코딩을 한 후에 결측치는 모두 0으로 인코딩하는 방법도 있습니다. 이는 특히 모델로 랜덤포레스트 모델을 사용할 때 유용합니다. 결측치가 있는 샘플은 트리 분류에서 다루지 않는 방법입니다.
답이 되었는지요?
채점 프로그램 미작동
0
5
2
챌린지 시작일 문의
0
5
0
2. 어떤 도구를 사용하는 것이 가장 유리할까? 강의 중
0
10
1
안녕하세요 ppt 자료 메일로 부탁드립니다
0
5
0
11차시 Antigravity IDE 설치 후
0
14
1
링크드 리스트 중간 삽입삭제 시간복잡도 질문
0
9
1
Kaggle 노트북(predict.ipynb) 관련
0
9
0
처음 에이전트 설정을 잘못 했을 경우 수정 하는 방법
0
9
1
강의 연장 문의
0
10
1
수강 신청 연장 문의드립니다.
0
22
1
26년2회 실기기출은 언제쯤...
0
27
2
재귀함수 종료조건
0
11
1
git bash .env
1
13
1
예제 001 실행 안됩니다.
0
15
3
ipython 설치가 안되는거 같습니다.
0
12
1
이론 공부법 요약본 버전 업데이트 문의
0
24
2
n_step 값에 대하여
0
465
1
dir*.csv가 안됩니다.
0
354
1
6 시그마 이상 outlier
0
575
1
로그변환에 대하여
0
662
1
In[42] 14:50 코드 질문
0
268
1
Titanic 데이터셋 PClass cateogrical -> one hot encoding
0
411
1
표준 스케일링관련 문의
0
333
1
6:14초 dataframe 스케일링한 후 컬럼 추가에 대한 질문
0
759
1

