머신러닝 모델이 정답을 잘못 이해하는 경우와 그 해결방법
데이터 과학의 발전과 함께 머신러닝이 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 머신러닝 모델이 정답을 잘못 이해하는 경우가 종종 발생합니다. 이러한 현상은 모델의 성능을 저하시킬 뿐만 아니라 잘못된 예측으로 이어질 수 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝 모델이 정답을 잘못 이해하는 경우의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다. ## 잘못된 이해의 원인
이상치 탐지 및 제거 예시
데이터 분석의 첫 단계로 종종 데이터 클리닝이 강조됩니다. 그러나 많은 데이터 분석가들이 이 과정에서 간과하는 몇 가지 함정이 존재합니다. 데이터 클리닝은 단순히 누락된 값을 채우고, 이상치를 제거하는 것만이 아닙니다. 이번 글에서는 데이터 클리닝의 주요 함정과 이를 극복하기 위한 방법을 다루어 보겠습니다. ### 1. 데이터 이해의 부족 데이터 클리닝을