결측치 이상치 범주형 변수

누락과 극단값을 자동으로 지우기 전에 생성 원인과 운영 시 동작을 정의합니다.

핵심

• 결측 자체가 정보를 가지는지 확인하고 indicator를 검토합니다.
• 이상치는 오류와 드문 정상 사례를 구분합니다.
• 학습에 없던 category가 추론에 들어올 때의 처리를 고정합니다.

연습

• 결측·미등록 category·극단값 fixture로 prediction을 실행합니다.

연결

• 탐색적 데이터 분석과 품질 검사
• 모델 서빙 패턴