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TIL(Today I Learned) 132일차(24.05.07)

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..
데이터 분석 공부/TIL(Today I Learned) 2024. 5. 7. 20:26
TIL(Today I Learned)54일차(24.02.01)

머신러닝 2024.02.01 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 전처리(인코딩, 스케일링)(24.02.01) 머신러닝 - 전처리(인코딩, 스케일링)(24.02.01) 전처리(인코딩 & 스케일링) 인코딩이란 모델이 처리하기 쉬운 값으로 기존 값을 바꾸는 것을 의미한다. 범주형 데이터(Encoding) 레이블 인코딩(Label Encoding) One-Hot Encoding 수치형 데이터(Scaling) 표준 eyeoftheworld1209.tistory.com 2024.02.01 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 데이터 분리(feat. 과적합)(24.02.01) 머신러닝 - 데이터 분리(feat. 과적합)(24.02.01) 1. 과(대)적합 과대적합이란 데이터를 너무 과도하게..
데이터 분석 공부/TIL(Today I Learned) 2024. 2. 1. 21:30
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