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pbj0812의 코딩 일기
[kaggle] Data Cleaning 수료과정
0. 목차 및 내용 1) Handling Missing Values - NULL 이 포함된 데이터에 대한 처리 - dropna() 를 통한 행 제외 - dropna(axis=1) 를 통한 열 제외 - fillna(0) 를 통한 처리 - fillna(method='bfill', axis=0).fillna(0) 를 통한 대체 2) Scaling and Normalization - Scaling 과 Normalization 의 차이(Scaling 은 값의 범위를 바꾸는 것?, 1달러와 1엔의 예를 들었을 때 1달러는 100엔의 가치가 있음. 이때, Scaling 을 하지 않으면 1엔의 차이와 1달러의 차이는 비슷해짐. Normalization 은 데이터 분포의 형태를 바꾸는 것?) - mlxtend.prepr..
인공지능 & 머신러닝/kaggle
2021. 4. 18. 14:58