ㅁ 해결 기법 ㅇ 정의: 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 각 클래스에 가중치를 부여하여 모델이 불균형 데이터를 학습할 때 중요한 클래스에 더 집중하도록 유도하는 방법. ㅇ 특징: – 클래스의 중요도를 반영하여 가중치를 설정. – 손실 함수에 가중치를 적용하여 클래스별 영향력을 조정. – 데이터의 불균형 정도를 기반으로 가중치를 자동 계산하거나 수동으로 설정 가능. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 결측치 및 이상치 ㅇ 정의: 데이터에서 누락되거나 비정상적인 값을 탐지하고 처리하는 과정. ㅇ 특징: 결측치는 데이터가 비어있는 경우를 의미하며, 이상치는 데이터 분포에서 벗어난 값을 의미. 처리 방식에 따라 분석 결과에 큰 영향을 미침. ㅇ 적합한 경우: 데이터 분석 전 데이터 품질을 확보해야 할 때, 모델 학습에 영향을 줄 수 있는 데이터를 정제해야 할 때.
ㅁ 결측치 및 이상치 ㅇ 정의: 데이터셋에서 결측치와 이상치를 처리하는 과정에서 특정 기준을 설정하여 데이터를 정제하는 기법을 포함. ㅇ 특징: – 결측치는 데이터가 비어있는 경우를 의미하며, 이상치는 정상 범위를 벗어난 데이터를 뜻함. – 데이터의 품질을 높이기 위해 반드시 처리해야 함. – 처리 방식에 따라 결과가 크게 달라질 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 분석
ㅁ 결측치 및 이상치 ㅇ 정의: 데이터셋에서 누락된 값을 처리하거나 이상치를 제거하여 분석에 적합한 상태로 만드는 과정. ㅇ 특징: – 데이터의 품질을 개선하여 분석 결과의 신뢰성을 높임. – 결측치를 처리하는 방식은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 달라짐. ㅇ 적합한 경우: – 데이터에 결측치가 포함되어 있어 분석 결과에 영향을 미칠 가능성이 있는 경우. – 이상치가 데이터의
ㅁ 결측치 및 이상치 ㅇ 정의: 데이터셋에서 누락되거나 비정상적으로 벗어난 값을 처리하는 과정으로, 데이터 분석 및 모델 학습의 정확도를 높이기 위한 필수 단계. ㅇ 특징: – 결측치는 데이터가 누락된 부분으로, NULL, NaN 등으로 표현됨. – 이상치는 데이터 분포에서 통계적으로 극단적인 값으로, 데이터 오류나 특이 현상을 나타낼 수 있음. – 적절한 처리 방법을 사용하지 않으면 분석
ㅁ 결측치 및 이상치 ㅇ 정의: 데이터 분석 과정에서 결측치와 이상치를 처리하여 데이터의 품질을 높이는 작업. ㅇ 특징: – 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 필수적인 단계. – 결측치는 데이터 누락, 이상치는 비정상적으로 벗어난 값을 의미. – 처리 방식에 따라 분석 결과에 큰 영향을 미침. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가 불완전하거나 이상값으로 인해 분석 결과 왜곡이 우려되는
ㅁ 데이터 타입 및 변환 ㅇ 정의: 데이터의 형식이나 구조를 특정 목적에 맞게 변경하거나 조정하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터 분석 및 머신러닝 모델링 과정에서 필수적인 단계. – 데이터의 일관성, 정확성, 효율성을 높이기 위해 수행. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 값의 스케일 조정이나 변환이 필요한 경우. – 특정 연산을 위해 데이터 타입을 통일해야 하는 경우.
{ “contents”: “ㅁ 데이터 타입 및 변환\n\n ㅇ 정의:\n 데이터의 타입을 확인하고, 필요에 따라 다른 타입으로 변환하는 과정으로, 데이터 정제 및 전처리의 핵심 단계 중 하나이다.\n\n ㅇ 특징:\n – 데이터의 유형(정수, 실수, 문자열 등)에 따라 적절한 타입으로 변환하여 분석 및 모델링에 적합한 상태로 준비한다.\n – 잘못된 타입 변환은 데이터 손실이나 오류를 초래할 수 있다.\n\n ㅇ
ㅁ 데이터 타입 및 변환 ㅇ 정의: 데이터의 형식이나 구조를 변경하거나 변환하는 과정을 의미하며, 데이터 분석 및 기계 학습에서 필수적인 단계이다. ㅇ 특징: – 데이터의 일관성을 유지하고 분석 및 모델링에 적합한 형태로 변환한다. – 다양한 데이터 유형(정수, 실수, 문자열 등)을 다룰 수 있다. – 데이터 손실을 최소화하며 변환해야 한다. ㅇ 적합한 경우: – 분석에 필요한
ㅁ 데이터 타입 및 변환 ㅇ 정의: 데이터를 분석하거나 처리하기 위해 적절한 형태로 변환하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터의 정확성과 일관성을 유지하기 위해 필요함. – 다양한 데이터 타입 간의 변환이 가능하며, 수치형, 문자열형, 날짜형 등이 포함됨. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 분석 시 데이터 타입이 일치하지 않아 오류가 발생하는 경우. – 데이터 시각화나 모델링을 위해