데이터 전처리는 인공지능과 데이터 분석 프로젝트의 핵심 단계로, 데이터를 정제하고 구조화하여 모델링에 적합한 고품질 데이터로 만드는 과정이다. 잘못된 데이터 처리나 전처리의 부재는 데이터의 불안정성과 부정확성을 초래해 모델 성능을 저하시킬 수 있다. 대부분의 실제 데이터는 결측값, 이상치, 중복 등의 문제를 포함하고 있어 이를 해결하지 않으면 인공지능의 학습에 부정적 영향을 미쳐 예측 성능을 크게 떨어뜨리게 된다. 데이터 전처리는 결국 모델의 성능을 좌우하며, 인공지능의 성공적인 활용을 위해 반드시 필요한 작업이다. 이러한 데이터 전처리에는 여러 가지 방법이 있으며, 오늘은 그 중에서 결측치를 처리하는 방법에 대해 알아보고자 한다. 1. 결측치 탐지결측치 : 데이터가 누락되거나 기록되지 못한 상황으로 ..
