OUTLIER1 데이터 전처리_데이터 클리닝 (Data Cleaning) 머신러닝은 데이터를 기반으로 예측, 추론, 분류, 학습을 하는데 사용하는 언어나 툴에 맞게 바꾸어야 한다. 우리가 수집한 원시 데이터가 사용할 프로그램, 툴에 딱 맞게 들어오면 좋겠지만 현실은 그렇지 않다. 데이터 분석가는 내가 사용하는 알고리즘 툴 언어에 맞게 데이터를 바꾸어주어야 한다. 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 분석작업 전에 데이터를 분석하기 좋은 형태로 만드는 과정을 총징하는 개념이다. 실제 데이터 전처리에 많은 비용과 시간이 소요된다. 전처리를 어떻게 하느냐에 따라 성능은 많이 차이가 날 수 있다. 데이터의 품질은 분석결과의 출발점이 된다. 오리지널 데이터를 데이터 클리닝, 즉, 통합, 선택을 통해 분석할 수 있는 타깃 데이터를 만들어 놓고 이 데이터는 전처리를 .. 2023. 4. 24. 이전 1 다음
