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Ming's Life

머신러닝(데이터 전처리)

1. 오늘 학습 키워드머신러닝 기초 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 1. 데이터 전처리 개요원시(raw) 데이터에서 불필요하거나 손실(노이즈)이 있는 부분을 처리하고, 분석 목적에 맞는 형태로 만드는 과정☑️ 필요성1. 모델 정확도 및 신뢰도 향상2. 이상치나 결측치가 많은 상태로 학습하면 예측 성능이 크게 떨어짐3. 효율적인 데이터 분석과 모델 훈련을 위해 필수적인 단계 ☑️ 마케팅 사례온라인 설문이나 쿠폰 사용 정보가 중간에 누락되거나, 특정 채널(이메일·SNS·오프라인)에서 전송된 쿠폰 수 확인 불가한 경우 결측값 발생광고 클릭률 중 특정 상품의 노출수/클릭수가 월등히 높아 평균을 왜곡, 혹은 이벤트가 끝나자마자 조회수가 급감하는 경우 이상치 기록고객 이탈 예측 시 ‘이탈 고객..
머신러닝 2025. 7. 2. 15:31
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