1. 데이터 전처리가 중요한 이유AI 모델의 성능은 데이터 품질에 크게 좌우됩니다.데이터가 깨끗하지 않으면, 아무리 좋은 모델이라도 결과가 나빠집니다.따라서 학습 전에 전처리(Preprocessing) 단계가 꼭 필요합니다.1.1 전처리의 목표결측치(Missing Value) 처리이상치(Outlier) 제거스케일 조정(Normalization/Standardization)범주형 데이터 인코딩데이터 시각화로 이해도 향상2. 결측치 처리2.1 결측치 확인import pandas as pddf = pd.read_csv("data.csv")print(df.isnull().sum())2.2 결측치 처리 방법삭제(Drop): 결측치가 있는 행/열 제거df = df.dropna()대체(Fill): 평균, 중앙값, 최..
