반응형 머신러닝 전처리 과정 요약: 데이터 준비 및 최적화 목차 👉머신러닝 전처리 과정 요약 바로가기 데이터 준비 및 최적화머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 강력한 도구입니다. 하지만, 머신러닝의 성공은 데이터의 품질에 달려 있습니다. 데이터셋에 포함된 정보가 얼마나 정확하고 일관된가에 따라 모델의 성능이 크게 좌우되기 때문입니다. 따라서, 머신러닝을 시작하기 전에 필수적으로 거쳐야 하는 단계가 바로 '전처리'입니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 머신러닝 모델이 이해하고 학습할 수 있도록 가공하는 과정을 의미합니다. 전처리는 단순한 데이터 정리에 그치지 않고, 결측값를 처리하고, 데이터의 스케일을 조정하며, 의미 있는 특성을 추출하는 등 여러 복잡한 작업을 포함합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 높이고, 모델의 학습 안정성과 예측 정확도를 향상할.. 2025. 5. 8. 이전 1 다음 반응형
