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머신러닝2024.05.07 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 심화 복습(결측치, 인코딩&스케일링)(24.05.07) 머신러닝 심화 복습(결측치, 인코딩&스케일링)(24.05.07)결측치표준편차가 크다 = 평균에서 벗어난 값들이 많다so 표준편차가 크다면 결측치를 평균값으로 대체하기보단 중앙값으로 대체하는게 낫다. ※ 범주형 데이터의 경우 최빈값으로 대체표준편eyeoftheworld1209.tistory.com2024.05.07 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 심화 복습(과적합)(24.05.07) 머신러닝 심화 복습(과적합)(24.05.07)과적합개념모형이 지나치게 복잡할 경우 데이터를 너무 많이(or 적게) 학습(=적합)해서특정 데이터의 예측만 할 수 있고, 다른 데이터는 예측..

결측치표준편차가 크다 = 평균에서 벗어난 값들이 많다 so 표준편차가 크다면 결측치를 평균값으로 대체하기보단 중앙값으로 대체하는게 낫다. ※ 범주형 데이터의 경우 최빈값으로 대체 표준편차가 큰지는 어떻게 알 수 있지?? → 평균값과 비교 - 평균값보다 표준편차가 크다면 데이터들이 평균값에서 많이 벗어나 있다는 의미임 결측치 확인.notna() → 결측치 없는 데이터만 확인 가능 .isna() → 결측치인 데이터만 확인 가능 결측치 처리from sklearn.impute import SimpleImputer si = SimpleImputer() si.fit(titanic_df[['Age']]) titanic_df['Age_si_mean'] = si.transform(titanic_df[['Age']]) #..

머신러닝 금일도 어제에 이어 머신러닝을 학습하고있습니다. 금일은 train data와 test data를 나누어서 결측치, 이상값을 제거하고 인코딩한 후 train data를 지도학습시켜 학습시킨 모델을 test data에 적용시켜 정확도를 확인해보는 연습을 했습니다. 아직 뭐가 뭔지 잘 모르겠지만 들어만봤던 머신러닝이라는 것이 이런 것이고, 이렇게 동작하는구나를 알 수 있어서 재밌었습니다. 금일 학습했던 내용은 내일 다시 한번 학습하고 나머지 머신러닝 강의들도 마저 학습할 예정입니다.