1. 서론 데이터 전처리는 데이터를 분석하기 전에 적합한 형태로 가공하는 과정이다. 데이터 전처리는 매우 중요한 과정으로 전체 프로세스의 80% 정도를 차지한다. 특히, 머신러닝의 학습을 위해서 학습이 용이한 형태로 가공이 필요하다. 데이터 전처리는 보통 데이터 수집

인코딩은 컴퓨터가 처리하기 용이하도록 기존의 데이터를 변경하거나 데이터양을 줄이기 위하여 코드화하고 압축하는 것을 의미한다.실제 데이터셋에는 수치형 변수와 범주형 변수가 많이 혼재하고 있기 때문에 인코딩을 하게 된다.인코딩된 코드를 원래의 데이터로 변환하는 것은 디코딩

1. 노이즈 1.1 노이즈 노이즈라는 말은 원래 소음·잡음을 의미하는데, 이 말이 각 분야에서 여러 가지 의미로 쓰이고 있다. 데이터 분야에서는 측정된 변수에 무작위의 오류 또는 분산이 존재하는 것, 데이터를 사용할 때 제거되거나 무시되어야 하는 의미 없이 첨가된 비트나 단어들을 의미한다. 1.2 정형 데이터의 노이즈 정형 데이터에서 노이즈는 분산으로 ...