728x90 반응형 smote1 (머신러닝) Data Cleaning과 Sampling 샘플링 기법 총정리! 이번 게시물에서는 'Data Cleaning'과 'Data Sampling'에 대해서 학습해보자. → Data Cleaning이란 무엇이고 왜 해야 되는 걸까? → Data Sampling은 왜 필요하고 상황별 어떤 기법을 사용해야될까? Data Cleaning과 Data Sampling이란? 샘플링의 유형과 상황별 어떤 기법을 사용해야될까? 1. Missing Value Data Cleaning이란 모델에 데이터를 넣기 전에 데이터를 쓸 수 있도록 만드는 프로세스를 말한다. Data Cleaning을 학습하기 전에 그 타겟인 'Missing Value'에 대해 알아야 할 필요가 있다. - 실제 데이터에서는 N/A, Null 등의 이상값들이 존재한다 → Missing value 처리 → N/A (Not .. Machine Learning/데이터 분석 이론과 기초 2024. 2. 27. 더보기 ›› 반응형 이전 1 다음
