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머신러닝 데이터 전처리(Data Preprocessing)의 필요성과 기법

머신러닝 모델의 성능은 데이터의 품질에 크게 의존한다. 따라서, 원시 데이터(raw data)를 모델에 바로 적용하기보다는, 데이터 전처리(data preprocessing) 과정을 거쳐 데이터의 품질을 향상시키는 것이 중요하다. 데이터 전처리(data preprocessing)는 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 변환, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 이러한 과정을 통해 모델의 정확도와 일반화 성능을 높일 수 있다.—✨ 데이터 전처리(Data Preprocessing)의 필요성머신러닝 모델은 입력 데이터에 매우 민감하게 반응한다. 현실 세계의 데이터는 불완전하고, 노이즈를 포함하며, 일관성이 없을 수 있다. 이러한 데이터의 특성은 모델의 학습을 방해하고, 성능 저하의 원인이 된다. 따라서, 데이..
머신러닝 2025. 4. 10. 07:37
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