데이터 전처리(Data Preprocessing)

term_id: data_preprocessing

Category: basic_concepts

Definition

데이터 전처리는 원시, 비구조화 또는 노이즈가 많은 데이터를 머신러닝 모델이 효과적으로 처리할 수 있는 표준화된 형식으로 변환하는 필수 작업입니다. 이 단계에는 일반적으로 데이터 정제, 정규화, 인코딩 등이 포함됩니다.

Summary

원시 데이터를 머신러닝 알고리즘이 사용할 수 있는 깨끗하고 일관된 형식으로 변환하는 과정입니다.

Key Concepts

데이터 정제(Data Cleaning)
정규화(Normalization)
인코딩(Encoding)
특징 스케일링(Feature Scaling)

Use Cases

신경망 수렴을 위한 수치 입력 스케일링
텍스트 레이블을 수치 벡터로 변환
센서 데이터의 누락된 값 보간

Code Example

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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(raw_data)