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챌린지머신러닝_스킬업_-_임영재_튜터.pdf

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챌린지 4회차

[수업 목표]

• 스마트 팩토리 데이터(삼성 스마트팩토리)를 활용한 데이터 분석

[목차]

1. 다중공선성 처리 방법

1. 다중공선성이란?
2. VIF기반 변수제거
3. 높은 상관관계를 가진 변수 제거
4. PCA 분석
5. 정규화 회귀

2. 결측치처리

1. 결측치 제거
2. 평균,중앙값, 최빈값 대체
3. KNN Imputation (K-최근접 이웃 대체)
4. 다중 대체법 (Iterative Imputation, MICE)

3. 이상치처리 </aside>

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01. 다중공선성 처리 방법

• 다중공선성이란?
• VIF기반 변수제거
• 높은 상관관계를 가진 변수 제거
• PCA 분석
• 정규화 회귀

02. 결측치 처리

• 결측치 제거
• 평균,중앙값, 최빈값 대체
• KNN Imputation (K-최근접 이웃 대체)
• 다중 대체법 (Iterative Imputation, MICE)

03. 이상치 처리

• 이상치 제거
• 이상치를 경계값으로 대체
• 로그 변환, Box-Cox 변환
• RobustScaling