Machine Learning: Missing Value에 대한 해결법

1. Drop Columns with Missing Values

데이터 전처리가 간단하다.

그러나 컬럼을 통째로 버리면 그만큼 모델이 사용할 정보가 적어드는 단점이 있다.

2. Imputation

Missing Values를 다른 데이터로 채워 넣는다.

1번 방법보단 전처리가 복잡하지만 여전히 간단하다. 또한 해당 column이 가진 정보도 그대로 이용 가능하다. 그러나 임의로 채워넣은 데이터로인해 정보에 왜곡이 생기는 단점이 있다. 모델은 임의로 채워넣은 데이터와 아닌 데이터를 구분하지 못한다.

3. An Extension To Imputation

Imputation과 함깨, Imputation여부를 나타내는 새 column을 생성한다.

새 column들은 각각 자신이 나타내는 column에서 어떤 row가 missing value를 가지고 있는지 나타낸다. 이는 Model이 임의로 채워진 데이터들과 원본 데이터를 구분할 수 있게 한다. 즉 정보의 왜곡이 없다.

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