기계 학습의 대입자 이해: 유형 및 고려 사항
기계 학습의 맥락에서 입력자는 데이터 세트의 누락된 값을 채우는 데 사용되는 도구 또는 알고리즘입니다. 데이터 입력 오류, 불완전한 데이터, 센서 오작동 등 다양한 이유로 인해 누락된 값이 발생할 수 있습니다. Imputers는 사용 가능한 데이터에서 관찰된 패턴과 관계를 기반으로 누락된 값을 추정하는 데 사용됩니다. 평균 대체: 이 방법은 해당 기능에 대해 관찰된 값의 평균으로 누락된 값을 채웁니다.
2. 중앙값 대체: 이 방법은 해당 기능에 대해 관찰된 값의 중앙값으로 누락된 값을 채웁니다.
3. 회귀 대치: 이 방법은 회귀 모델을 사용하여 기능 간의 관계를 기반으로 결측값을 예측합니다.
4. K-최근접 이웃 대치: 이 방법은 누락된 값이 있는 관찰과 가장 유사한 k개의 관찰을 찾고 해당 값을 사용하여 누락된 값을 채웁니다.
5. 행렬 인수분해 대치: 이 방법은 데이터를 두 개의 저차원 행렬로 분해하고 이러한 행렬을 사용하여 결측값을 추정합니다.
6. GAN(Generative Adversarial Network) 대치: 이 방법은 GAN을 사용하여 원본 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성한 다음 이 합성 데이터를 사용하여 누락된 값을 채웁니다.
Imputers는 범주형 데이터와 숫자 데이터 모두에 사용할 수 있지만 다양한 유형의 데이터에는 다양한 방법이 더 잘 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 회귀 대치법은 숫자 데이터에 적합할 수 있는 반면, k-최근접 이웃 대치법은 범주형 데이터에 더 적합할 수 있습니다.
대치가 항상 필요한 것은 아니며 진행하기 전에 대치의 필요성을 신중하게 평가하는 것이 중요합니다. 또한 대체 데이터를 사용하는 분석 결과를 해석할 때 대체 방법의 잠재적인 편향과 한계를 고려하는 것이 중요합니다.
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