ML 썸네일형 리스트형 데이터 전처리 (Preprocessing) (2) - [Python] 데이터 전처리 (Preprocessing) (1) - [Python]에서는 가지고 있는 Data set을 Feature와 Response로 나누는 작업, 결측치를 처리하는 작업, 그리고 Label Encoding과 One-Hot Encoding에 대해 알아봤습니다.자세한 내용은 밑의 링크를 참고바랍니다. 2024.09.03 - [ML] - 데이터 전처리 (Preprocessing) (1) - [Python] 데이터 전처리 (Preprocessing) (1) - [Python]머신러닝 모델링 전에 주어진 데이터의 전처리 과정은 필수적입니다.일반적으로 선형회귀, RandomForest, XGBoost 등의 모델을 훈련시키기 위해서는 적절한 데이터의 형태가 필요합니다. 또한, 실제compass-lee.tist.. 더보기 데이터 전처리 (Preprocessing) (1) - [Python] 머신러닝 모델링 전에 주어진 데이터의 전처리 과정은 필수적입니다.일반적으로 선형회귀, RandomForest, XGBoost 등의 모델을 훈련시키기 위해서는 적절한 데이터의 형태가 필요합니다. 또한, 실제 데이터는 clean하지 않은 경우가 대다수이며 이 데이터를 그대로 사용한다면 모델의 성능이 안 좋을 가능성이 매우 크기 때문에 전처리 과정은 매우 중요하다고 볼 수 있습니다. 전처리 과정을 간단한 data set을 이용해서 살펴봅시다. 1. Feature(Predictor) 와 Response 나누기import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_csv('data.csv') 데이터를 살펴보면, Feature로는 Country, Age, Salary가 있고이.. 더보기 이전 1 다음
