Pre-processing

'Pre-processing'은 데이터를 분석이나 모델링에 적합한 형태로 변환하는 과정입니다. 이 단계에서는 데이터의 품질을 향상시키고, 노이즈를 제거하며, 결측치를 처리하고, 데이터의 형식을 일관되게 맞추는 작업이 포함됩니다. 일반적으로, 데이터 정규화, 범주형 데이터의 인코딩, 특성 선택 및 추출 등의 작업이 이루어집니다. 이러한 과정은 머신러닝 모델의 성능을 극대화하고, 데이터 분석의 신뢰성을 높이는 데 중요합니다.