데이터 전처리 방법

I. 서론

데이터 전처리는 데이터 분석 및 머신러닝 프로젝트에서 성공 여부를 결정짓는 중요한 단계이다. 데이터 전처리의 필요성은 데이터 자체의 품질과 신뢰성이 분석 결과에 미치는 영향에서 기인한다. 원시 데이터는 대개 불완전하고, 오류가 있으며, 다양한 형식으로 혼합되어 있고, 필요한 형식으로 가공되지 않은 경우가 많다. 이러한 문제들은 모델의 학습 과정에서 편향을 초래하고, 예측 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 데이터 전처리는 데이터를 청소하고 변환하여 모델이 더 쉽게 학습할 수 있는 형태로 만드는 과정이다. 데이터 전처리의 첫 번째 단계는 데이터 수집 후, 결측치나 이상치를 식별하고 처리하는 것이다. 결측치는 데이터의 어떤 부분이 누락되었음을 나타내며, 이를 무시하거나 단순히 삭제하는 방법은 때때로 데이터 손실을 초래할 수 있다. 대신, 다양한 방법으로 결측치를 보완하거나 대체하는 것이 필요하다. 예를 들어, 평균, 중앙값, 최빈값 또는 예측 모델을 사용하여 결측치를 채우는 방법이 있다. 이상치는 데이터의 일반적인 패턴에서 벗어난 값으로, 이를 발견하고 적절히 처리하지 않으면 모델의 학습에 부정적인 영향을 미칠 …