# 데이터 전처리 기본 데이터 전처리 사항 결손값 / 문자열 값 처리 이상치 제거 피처 선택 데이터 인코딩 레이블 인코딩 원-핫 인코딩 피처 스케일링 StandardScaler MinMaxScaler # 결측값 -Null값이 얼마 되지 않는다면=> 피처의 평균값, 중앙값, 최빈값 같은 값 넣기 -Null값이 대부분 => 해당 피처 drop 만약 중요도가 높은 피처이고, Null을 피처의 평균값으로 대체할 경우 예측 왜곡이 심할 수 있다면 더 정밀한 대체 값을 선정해야 함 사이킷런의 머신러닝 알고리즘은 문자열 값을 입력 값으로 허용X => 모든 문자열(카테코리형, 텍스트형) 값을 인코딩해서 숫자형으로 변환필수 # 데이터 인코딩 : 레이블 인코딩(label encoding) / 원-핫 인코딩(one hot ..
