데이터 이상치 파악

작성한 질문수 1

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안녕하세요! 데이터를 자세히 살펴보셨네요

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이상치는 도메인 지식이 없으면 파악하기 어렵고,

또 시각화가 안되는 시험환경에서는 더더욱 파악하기 어려워

출제가능성이 매우 낮아요

놔두시죠! 이유가 있는 데이터일 수도 있습니다.

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놔두시죠! 주어진 문제로는 이상치라 파악하기 어렵습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. gkxncu님 질문 감사드립니다.

빅데이터 분석 과정에서 이상치는 데이터의 패턴을 왜곡하고, 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 총구매액이나 최대구매액과 같은 변수에서 음수가 발생하는 경우, 이 데이터가 실제로 환불 등의 이유로 발생할 수 있는 값을 반영한 것인지 검토해봐야 합니다.

1. 실제 시험에서 이상치에 대한 대응 방법

• 정확한 이해: 먼저, 데이터 분석을 진행하기 전에 해당 도메인에 대해 충분한 이해를 갖추는 것이 중요합니다. 어떤 값이 왜 발생했는지를 이해하면, 이를 이상치로 처리할지 여부를 결정하는데 도움이 됩니다.
  
• 이상치 식별 및 처리: 이상치를 식별한 후에는 다양한 방법으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어 이상치 제거 또는 대체, 스케일링 방법을 통해 이상치의 영향을 줄일 수 있습니다. 일반적인 방법으로는 IQR(Interquartile Range) 기법을 사용하거나, 비즈니스 로직에 따른 임계값 설정 등이 있습니다.
  
• 모델 평가 기준 설정: 이상치를 제거하거나 보정한 후, 모델의 성능을 비교하여 최종적인 처리 방식의 유효성을 검증합니다.
  

2. 테스트 데이터에서의 이상치 및 대응 방법

• 테스트 데이터 이상치 가능성 검토: 테스트 데이터에서의 이상치는 대개 알고리즘의 일반화 성능을 평가하는 과정에서 중요한 요소로 작용합니다. 하지만, 일반적으로 테스트 데이터셋에서는 행 삭제를 지양하는 것이 좋습니다.
  
• 조정 없이 예측 진행: 이상치가 모델의 예측 성능에 지장을 줄 것으로 판단되면, 훈련 데이터에서와 동일한 이상치 처리 기법(예: 대체, 보정)을 적용할 수 있습니다.
  
• 결과 해석 시 주의 필요: 예측 결과를 해석할 때, 이상치가 모델의 예측에 얼마나 영향을 미치는지 판단하고, 필요에 따라 결과 해석에 주의해야 합니다.
  

아래 유사한 질문 답변을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:

• 예시문제 작업형2(신버전)
  
• 예시문제 작업형 2 (구버전)
  
• 예시문제 작업형2 질문 있습니다!!
  

이 게시물에서는 이상치와 결측치에 대한 다양한 전처리 방법과 실제 적용 예시에 대해 다루고 있습니다. 이상치 처리의 방식과 모델 성능 평가를 통해 최적의 데이터 전처리 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

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