결측치1 피처 엔지니어링 기법 종류모델 학습에 사용할 데이터를 풍성하고 가치 있게 만드는 작업입니다.머신러닝은 데이터가 좋을수록 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.기법설명유용한 곳결측치 처리데이터가 누락된 부분을 평균, 특정값 등으로 채우는 기법데이터 누락으로 많은 데이터를 사용하지 못할때아웃라이어 처리다른 데이터 무리들과는 크게 벗어나는 아웃라이어를 제거하거나 값을 조정해 튀는 데이터가 없도록 하는 기법선형 모델과 같이 아웃라이어의 영향에 민감한 모델바이닝 (Binning)연속된 수치로 된 데이터를 특정 구간으로 묶는 기법. 예를 들어 나이를 10대, 20대, 30대 등으로 묶는 경우오버피팅으로 모델 성능이 문제될 때로그변환데이터에 로그를 씌워 왜곡된 데이터를 정규화 하는 방법데이터 형태가 왜곡되어 변환이 필요한 경우. 특히 선형모.. 2024. 8. 14. 이전 1 다음
