[정형데이터 분류] 데이터 전처리

📍 데이터 전처리(Preprocessing)

    - 머신러닝 모델에 데이터를 입력하기 위해 데이터를 처리하는 과정

      -> EDA, 목적에 따라 달라짐

 

  🔥 연속형 데이터 처리

    - Scaling: 데이터의 단위 혹은 분포를 변경

      -> 선형기반의 모델(선형회귀, 딥러닝 등)인 경우 변수들 간의 스케일을 맞추는 것이 필수적

Robust Scaling이 이상치에 영향을 적게 받음

 

  🔥 범주형 데이터 처리

    - Encoding

      -> One Hot encoding

      -> Lavel encoding

      -> Frequency encoding

      -> Target encoding

 

  🔥 결측치 처리

    - Pattern을 파악해 처리할 수 있다.

 

    - 평균값, 중위값, 상수값을 삽입해 줄 수 있다.

 

  🔥 이상치 처리

    - 모여있는 값이 아니라 너무 벗어나 있는 값들

    - Z Score, IQR을 통해 이상치를 탐색할 수 있다.

    - 정성적인 측면과 성능적인 측면에서 생각할 수 있다.