반응형 파이썬으로 배우는 머신러닝 데이터 전처리 연습 5가지 방법 머신러닝에서 데이터 전처리는 모델의 성능을 극대화하는 데 필수적입니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 과정을 의미하며, 이 과정에서 데이터의 품질과 정확성을 높일 수 있습니다. 이번 블로그 글에서는 파이썬을 이용한 데이터 전처리의 5가지 방법을 살펴보겠습니다.1. 결측치 처리결측치는 데이터 분석에서 흔히 발생하는 문제입니다. 결측치를 어떻게 처리하느냐에 따라 모델의 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 결측치를 채우는 방법에는 여러 가지가 있지만, 대표적인 방법은 평균, 중앙값, 혹은 최빈값으로 대체하는 것입니다. 파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용하여 쉽게 처리할 수 있습니다.예제:import pandas as pddata = {'Age': [25, 30, None, 35.. 2025. 4. 17. 파이썬을 활용한 자연어처리의 효과적인 데이터 전처리 기법 자연어처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 기술로, 데이터 전처리는 이 과정에서 필수적인 단계입니다. 데이터 전처리는 불필요한 정보를 제거하고, 텍스트 데이터를 분석하기 적합한 형태로 변환하는 작업입니다. 이번 글에서는 파이썬을 활용한 자연어처리의 효과적인 데이터 전처리 기법 5가지를 소개하고, 각 기법의 실용적인 팁과 예제를 제공하겠습니다.1. 텍스트 정제텍스트 정제는 자연어처리에 있어 가장 기본적이면서도 중요한 단계입니다. 이 과정에서는 불필요한 기호, 숫자, HTML 태그 등을 제거하여 텍스트 데이터를 깨끗하게 만듭니다. 예를 들어, Python의 `re` 라이브러리를 사용하여 정규 표현식을 활용할 수 있습니다.예제: 아래 코드는 텍스트에서 숫자와 특수 문자를 제거하는 방법을 보.. 2025. 4. 10. 파이썬을 활용한 자연어처리 데이터 전처리 실습 자연어처리(NLP)는 머신러닝과 인공지능의 중요한 분야로, 텍스트 데이터를 이해하고 처리하는 기술입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 자연어처리 데이터 전처리를 수행하는 5가지 방법과 실용적인 팁을 소개합니다.1. 텍스트 정제텍스트 정제는 자연어처리의 첫 단계로, 불필요한 데이터를 제거하여 모델의 성능을 향상시키는 과정입니다. 일반적으로 다음과 같은 과정을 포함합니다:특수문자 제거소문자 변환불용어 제거예를 들어, 아래의 코드를 사용하여 텍스트를 정제할 수 있습니다:import reimport nltkfrom nltk.corpus import stopwordsnltk.download('stopwords')stop_words = set(stopwords.words('korean'))def clean_tex.. 2025. 4. 10. 이전 1 다음 반응형