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[BDA 데분기] 4주차 - 보간법 보충, sklearn, statsmodels

1. 보간법 보충 자료 1-1. Sklearn impute 결측치 보완 방법 여러 개. 아래는 다변량 보완 방법 코드. simplemputer: 간단하게 메우는 방식 iterativeImputer: 오늘 할 예정 KNNImputer: 거리 MissingINdicator 1-2. Iterative Imputer 결측치를 대체할 때 단순 선형 회귀 대치를 하면? 예시) 연령과 소득 데이터에서 소득에만 결측치. 연령과 소득에 대한 관계로 선형관계가 있다면 상관성을 보고 둘의 회귀식을 관계로 단순하게 결측치를 대체하는 것. 연령이 높아지면 소득도 올라간다는 패턴으로 단순히 잡아가게 됨. 이런 식으로 할 수는 있으나 너무 단순함. 확률적 회귀 대치법 단순 접근이 아니라 회귀식에 확률 오차항 추가해서 확률적으로 회..
학회 활동/BDA 7기(데이터 분석 기초반) 2024. 1. 8. 23:05
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