데이터 전처리가 왜 중요한가요? 그리고 이 책에서는 어떤 전처리 기법들을 다루고 있나요?

머신러닝 모델의 성능은 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 아무리 뛰어난 알고리즘을 사용하더라도, 데이터가 불완전하거나 부정확하면 좋은 결과를 얻기 어렵습니다. 데이터 전처리는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 정제하고 변환하는 과정으로, 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 스케일링, 범주형 변수 처리 등 다양한 기법이 사용됩니다. 데이터 전처리를 통해 모델의 학습 효율성을 높이고 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다. 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》은 데이터 전처리의 중요성을 강조하고, 다양한 전처리 기법들을 상세하게 다룹니다. 결측치 처리 방법으로는 평균 대체, 중앙값 대체, 최빈값 대체, K-최근접 이웃(KNN) 대체 등을 설명하고, 이상치 제거 방법으로는 IQR(Interquartile Range) 기반 제거, Z-점수 기반 제거 등을 설명합니다. 데이터 스케일링 방법으로는 Min-Max 스케일링, StandardScaler 스케일링 등을 설명하고, 범주형 변수 처리 방법으로는 One-Hot Encoding, Label Encoding 등을 설명합니다. 각 기법의 장단점을 비교 분석하고, 실제 데이터에 적용하는 방법을 예제를 통해 제시합니다. 데이터 전처리에 대한 이해를 높이고 싶다면, 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》을 통해 데이터 품질을 개선하고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 책은 여러분의 머신러닝 프로젝트 성공에 큰 도움을 줄 것입니다.