챗GPT 통계 : 결측값(missing value) 개념 및 데이터 전처리에서의 방법


챗GPT 통계 : 결측값(missing value) 개념 및 데이터 전처리에서의 방법

결측값 개념 및 데이터 전처리에서의 방법 결측값(missing value) 결측값(missing value)이란 데이터에서 값이 존재하지 않는 셀을 의미합니다. 이는 데이터 수집 과정에서 측정 오류, 응답 거부 등으로 발생할 수 있으며, 이러한 결측값이 분석에 반영되지 않으면 데이터 분석의 정확도와 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 결측값(missing value) 처리방법 - 첫번째 결측값 처리에는 크게 두 가지 방법이 있습니다. 첫째, 결측값을 삭제하는 방법입니다. 이 방법은 결측값이 존재하는 행 또는 열을 삭제하여 분석을 진행하는 것입니다. 이 방법은 결측값이 존재하는 데이터의 손실이 발생하므로, 데이터의 양이 적은 경우 모델의 정확도가 떨어질 수 있습니다. 결측값(missing value) 처리방법 - 두번째 둘째, 결측값을 대체하는 방법입니다. 결측값을 대체하는 방법에는 여러가지가 있습니다. 가장 간단한 방법은 해당 변수의 평균값, 중앙값, 최빈값 등으로 대체하는 것입니다. 또...


#GPT이상값처리 #데이터프리프로세싱 #통계분석 #모델학습 #이상값 #챗GPT결측 #챗GPT결측값 #챗GPT데이터처리 #챗GPT이상치 #데이터품질 #데이터가공 #기계학습 #결측값처리 #결측값 #데이터모델링 #데이터손실 #outlier #데이터전처리 #챗GPT데이터사이언스 #챗GPT결측값처리 #데이터클리닝 #정형데이터 #예측결과 #빅데이터 #분석결과 #데이터마이닝 #모델성능 #데이터품질관리 #딥러닝

원문링크 : 챗GPT 통계 : 결측값(missing value) 개념 및 데이터 전처리에서의 방법