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머신러닝 탐색적 데이터 분석 (EDA) 모범 사례

머신러닝 프로젝트에서 성공적인 결과를 얻기 위해 탐색적 데이터 분석(EDA)은 필수적인 단계이다. EDA를 통해 데이터의 숨겨진 패턴, 이상치, 관계를 파악하고, 모델링에 필요한 정보를 얻을 수 있다. 이 글에서는 효과적인 EDA를 위한 모범 사례를 소개한다.🔍 EDA란 무엇인가? (What is EDA?)탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터 세트를 시각화하고 요약하여 주요 특성을 파악하는 과정이다. EDA는 데이터를 깊이 이해하고, 데이터의 품질을 평가하며, 머신러닝 모델링에 적합한 데이터를 준비하는 데 도움을 준다. EDA는 가설을 세우고, 데이터의 잠재적 문제점을 발견하며, 후속 분석 방향을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 📊 EDA 모범 사례 (Best Practices for EDA)데이터..
머신러닝 2025. 3. 22. 15:57
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