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‘결측치 처리’란? 데이터 전처리 과정에서 결측치 처리는 매우 중요한 단계 중 하나이다. 데이터 분석 및 머신러닝에서 사용되는 데이터는 대부분 실제 현장에서 수집된 것으로, 그 과정에서 값이 누락되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 누락된 값, 즉 결측치(missing value)는 분석의 정확성을 저하시킬 수 있고, 모델의 성능을 떨어뜨릴 수 있기 때문에 효과적으로 처리하는 것이 중요하다. 결측치는 다양한 이유로 발생할 수 있다. 설문조사에서는 응답자가 일부 질문에 답하지 않거나, 센서 장비의 오작동으로 데이터가 제대로 수집되지 않는 경우 등이 있을 수 있다. 결측치는 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있다: 무작위 결측(MCAR, Missing Completely at Random), 조건부 무작위 결..

강화학습 2024. 11. 28. 13:56

데이터 전처리에서 '이상치 처리'가 중요한 이유 데이터 전처리 과정에서 이상치 처리가 필요한 이유는 이상치가 여러 머신 러닝 모델과 통계 분석의 성능과 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 그래서 다음과 같은 이유로 ‘이상치 처리’가 중요한 것이다. 1. 통계적 측정에 대한 영향평균과 표준편차: 이상치는 데이터셋의 평균과 표준편차에 큰 영향을 줄 수 있다. 평균은 다양한 계산에서 사용되기 때문에, 이상치가 있으면 이 값이 왜곡되어 잘못된 결론을 도출할 수 있다. 마찬가지로, 데이터의 분포를 나타내는 표준편차도 이상치로 인해 과대평가될 수 있어 실제보다 더 넓은 범위로 보이게 한다.상관관계와 공분산: 이상치는 상관관계와 공분산 계산에 영향을 미쳐 변수 간 관계를 잘못 해석하게 만들 수 있다. 예를 ..

강화학습 2024. 8. 22. 10:11

데이터 전처리: 데이터 변환 과정 데이터 전처리에서 데이터 변환은 데이터를 분석 및 모델링에 적합한 형태로 준비하는 핵심 과정이다. 이 과정은 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과의 정확성을 향상시키며, 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 데이터 변환 과정은 다음과 같은 단계를 거쳐서 이뤄진다. 1. 결측치 처리: 데이터셋에서 누락된 값을 처리하는 과정이다. 결측치는 삭제하거나, 평균값 또는 중앙값 같은 대체값으로 채우는 방법이 있다. 경우에 따라 머신러닝 모델을 사용해 결측값을 예측하여 채우기도 한다. 2. 정규화와 표준화: 데이터를 일정한 범위나 분포로 변환하는 과정이다. 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환하고, 표준화는 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 데이터를 조정하는 것이다...

강화학습 2024. 8. 15. 14:25

데이터 전처리 - 데이터 변환 데이터 변환(Data Transformation)은 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변경하는 과정이다. 이 과정에서 주로 사용되는 방법들은 다음과 같다. 1. 정규화 (Normalization) 정규화는 데이터를 일정한 범위(일반적으로 0과 1 사이)로 변환하여 서로 다른 특성(feature)들이 동일한 기준에서 비교될 수 있도록 하는것이다. 이는 머신러닝 모델이 특정 특성에 치우치지 않고 모든 특성을 고르게 학습하도록 돕는다. 방법으로는 데이터를 최솟값과 최댓값 사이의 범위로 조정하는 Min-Max 정규화가 있다. 예를 들어 학생들의 시험 점수가 50점에서 100점 사이에 분포한다면, 정규화를 통해 이 점수들이 0에서 1 사이로 변환된다. 50점은 0, 100점은 1로 변..

강화학습 2024. 8. 6. 10:01

데이터 정제 과정 데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터를 분석에 적합한 형태로 만드는 과정으로, 데이터의 정확성과 일관성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 데이터 정제는 데이터 전처리의 첫 번째 단계로 다음과 같은 과정을 거친다. 1. 결측치 처리(Missing Value Handling)결측치는 데이터셋에 값이 없는 경우를 말한다. 예를 들어 학생들의 시험 점수를 기록한 데이터셋을 가지고 있다고 가정해보자. 5명의 학생이 있는데, 두 번째 학생과 네 번째 학생의 점수가 누락되었다면 이것이 결측치이다.. 처리 방법:결측치 제거: 결측치가 포함된 데이터를 완전히 삭제한다.예시: 5명의 학생 중 2명의 점수가 누락된 경우, 이 2명의 학생 데이터를 삭제하여 3명의 학생 데이터만 남긴다.결측치 대체..

강화학습 2024. 8. 1. 10:56

데이터 전처리는 데이터 분석 및 머신 러닝 파이프라인의 기본 단계로, 원시 데이터를 깨끗하고 사용 가능한 형식으로 변환하는 것을 말한다. 전처리의 목표는 데이터의 품질을 높이고 일관성을 유지하며 분석에 적합하도록 하는 것이다. 효과적인 전처리는 머신 러닝 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 데이터 전처리는 다음과 같은 과정을 거친다. 1. 데이터 수집데이터 수집은 데이터 전처리의 기초 단계이다. 데이터베이스, 웹 스크래핑, 센서, 설문 조사 또는 제3자 데이터 제공자 등 다양한 출처에서 데이터를 수집하는 것을 포함한다. 수집된 데이터의 품질은 전처리 파이프라인의 다음 단계에 직접적인 영향을 미친다. 데이터 출처의 신뢰성과 관련성을 보장하는 것이 중요하다. 수집된 데이터는 구조화된 데이터, 반구조화된 ..

강화학습 2024. 7. 9. 18:30

데이터전처리와 강화학습의 관계 현대 인공지능 기술의 눈부신 발전은 우리의 삶을 크게 변화시키고 있다. 그 중심에는 강화학습이라는 기술이 있다. 강화학습의 기저에는 데이터전처리라는 숨은 조력자가 존재한다.  강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정이다. 마치 인간이 경험을 통해 배우는 것처럼, 에이전트는 시행착오를 통해 점진적으로 더 나은 결정을 내리게 된다. 이러한 과정에서 에이전트는 상태(state), 행동(action), 보상(reward)이라는 세 가지 주요 요소를 다루게 된다. 하지만 에이전트가 이 세 가지 요소를 제대로 이해하고 학습하려면, 무엇보다도 양질의 데이터가 필요하다. 여기서 데이터전처리의 중요성이 부각된다. 데이터전처리는 단순히 데이터를 정리하는 작업이 아..

강화학습 2024. 6. 17. 16:35

데이터 전처리: 완벽한 데이터 분석의 첫걸음 데이터 과학의 세계에서 데이터 전처리는 무시할 수 없는, 아니 절대적으로 필수적인 과정이다. 마치 고급 요리를 만들기 전에 재료를 다듬고 준비하는 것처럼, 데이터 전처리 없이는 아무리 좋은 알고리즘도 제대로 된 성과를 내기 어렵다. 그렇다면 데이터 전처리를 어떻게, 어디까지 해야 효과적일까? 데이터 수집: 첫 단추를 잘 끼워야데이터 전처리의 첫 단계는 바로 데이터 수집이다. 이는 다양한 소스에서 데이터를 모아 하나의 일관된 데이터 세트로 통합하는 작업이다. 각기 다른 형식의 데이터를 수집하고 통합하는 과정에서 일관된 형식으로 변환하는 것은 필수적이다. 제대로 통합되지 않은 데이터는 이후 모든 단계에 걸쳐 문제를 일으킬 수 있다. 데이터 정리: 깨끗한 데이터는 ..

강화학습 2024. 6. 10. 10:26