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3/30 수 수요일! 어제 사용한 Ozone data를 Python과 Sklearn으로 Simple Linear Regression(단순 선형 회귀)을 구현했을 때, 왜 모양이 다른지 알아보자~ 이유 1. Missing Value(결치값) 처리 - 삭제 : 전체 데이터가 100만 건 이상이며 결치값이 5% 이내일 때 - 대체 : 대표값으로 대체(평균, 중위, 최대, 최소, 최빈) 혹은 머신러닝 기법을 사용(더 좋은 방식! 결치값이 종속변수일 때) 이유 2. 이상치 처리 이상치는 값이 일반적인 다른 데이터에 비해 편차가 큰 데이터이기 때문에 평균, 분산에 큰 영향을 미침 → 데이터를 상당히 불안하게 만드는 요소 - 지대값 : 독립변수(원인)에 있는 이상치 - Outlier : 종속변수(결과)에 있는 이상치 1. 이상치.. 더보기

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