250x250
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 회귀 알고리즘 평가
- 지니 불순도
- 웹 크롤링
- 경사하강법
- 데이터 분리
- 머신러닝 과정
- ICDL 파이썬
- 알고리즘 기술
- 데이터 전 처리
- 스케이링
- 명목형
- 항공지연
- 가중치 업데이트
- 불순도
- 학습용데이터
- 퍼셉트론
- 더미 기법
- 평가용 데이터
- MSEE
- 지도학습 분류
- 수치 맵핑 기법
- 분류 머신러닝 모델
- 결측값 처리
- 이상치 처리
- 수치형 자료
- 뉴런 신경망
- 다중선형 회귀
- 딥러닝 역사
- 지도학습
- LinearRegression 모델
Archives
- Today
- Total
목록평가용 데이터 (1)
끄적이는 기록일지
[머신러닝] 02.데이터 전처리_(4) 데이터 정제 및 분리
[머신러닝] 02.데이터 전처리_(3) 수치형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(3) 수치형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(2) 범주형 자료 [머신러닝] 1.자료형태_(1) * 머신러닝 : 데이터 자료를 바탕으로 수행하는 분석방식 → 자료의 형태를 파악하는 것은 kcy51156.tistory.com 1. 결측값(Missing data)처리 1) 일반적인 머신러닝 모델의 입력 값으로 결측값을 사용X → 따라서 Null, None, NaN 등의 결측값을 처리 해야함 2. 결측값 처리 방식 1) 결측값이 존재하는 샘플 삭제 2) 결측값이 많이 존재하는 변수 삭제 3) 결측값을 다른 값으로 대체 3. 이상치(Outlier)처리 1) 이상치가 있으면, 모델의 성능을 저하할 수 있음 2) 이상치는 일반적으로 전 처..
AI실무
2021. 9. 15. 01:26