AI47 [데이터 전처리 - 2] 누락된 데이터 처리 (Taking care of missing data) 누락된 데이터를 처리하는 방법 2가지 그냥 삭제한다. 하지만 이렇게 하면 중요한 데이터를 잃어버릴 가능성이 있기 때문에 비추천 특정 컬럼에 대해서 누락된 행을 제외한 나머지 데이터들의 평균 값을 넣어준다. 실제 데이터와 큰 오차가 있을 가능성이 적어 추천 따라서 2번을 실습해보겠다. dataset$Age = ifelse(is.na(dataset$Age), ave(dataset$Age, FUN = function(x) mean(x, na.rm = TRUE)), dataset$Age) 를 실행하면 (Salary 컬럼에 대해서는 Age를 Salary로 바꾸기만 하면 된다) 이처럼 데이터가 모두 채워진 모습을 볼 수 있다. 2022. 4. 16. [데이터 전처리 - 1] R Studio로 .scv 읽기 머신러닝 스터디를 시작하면서 : https://nhahan.tistory.com/12 . . . 처음에는 R이 처음이라 잘 모르기 때문에 모든 것을 자세하게 설명하면서 갈 것이지만, 이후엔 이미 설명한 부분이고 중요하지 않다면 기능 설명 같은건 일부 생략하면서 글 작성을 할 예정이다. 그림 1. R Studio 우측 하단에 있는 More탭에서 엑셀 파일이 있는 곳을 Working Directory로 설정한다. 그림 2. 1번처럼 dataset = read.csv('Data.csv') 를 실행한다. 그리고 2번을 클릭하면 3번처럼 보여준다. 주의 : R은 인덱스가 1부터 시작 저는 '느낌'을 한 번 받아보는게 중요하다고 생각하는데, R의 느낌은 https://dev.epiloum.net/1546 이 블로그.. 2022. 4. 16. 이전 1 ··· 7 8 9 10 다음
