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데이터 전처리에서 데이터 변환이 중요한 이유 데이터 전처리는 데이터 분석과 인공지능 모델 개발 과정에서 필수적인 초기 단계로, 데이터의 품질을 개선하고 분석 목적에 맞게 준비하는 과정을 포함한다. 이 과정에서 데이터 변환은 매우 중요한 역할을 하며, 데이터 분석의 정확성과 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소 중 하나로 간주된다. 그래서 다음과 같은 이유로 데이터 변환이 중요하다. 첫째, 데이터 변환은 데이터의 일관성을 확보하기 위해 필요하다. 데이터는 일반적으로 다양한 출처에서 수집되며, 이러한 출처 간의 형식이나 구조가 다를 수 있다. 예를 들어, 한 데이터셋에서는 날짜 형식이 "YYYY-MM-DD"로 제공되는 반면, 다른 데이터셋에서는 "DD/MM/YYYY"로 나타날 수 있다. 이러한 형식의 차이는 분..

강화학습 2024. 12. 27. 18:12

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