머신러닝 준비 과정

준비 과정

• 데이터 수집
• 데이터분할
  test 데이터 분리
• EDA & CDA

전처리 과정

• 불필요한 변수 제거
• NaN 행 제거
• 데이터 분할
  X(feature), Y(target)

  행 제거와 데이터 분할은 순서를 데이터 수를 맞추기 위해 순서를 지키거나 drop X, Y 둘다 drop을 해야한다.

• Feature Engineering
• 가변수화

학습 및 후처리

• 데이터 분할
  train : validation
• NaN 추정치 삽입(숫자)
• 스케일링