타이타닉 데이터 세트는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에 사용되는 고전적인 데이터 세트입니다. 여기에는 타이타닉호의 승객에 대한 정보가 포함되어 있으며, 목표는 종종 재난에서 살아남은 승객을 예측하는 것입니다. 예측 모델을 구축하기 전에 데이터가 깨끗하고 분석에 적합한지 확인하기 위해 데이터를 전처리하는 것이 중요합니다. 이 블로그 게시물은 Python을 사용하여 Titanic 데이터 세트를 전처리하는 필수 단계를 안내합니다.
모든 데이터 분석 프로젝트의 첫 번째 단계는 데이터 세트를 로드하는 것입니다. 타이타닉 데이터가 포함된 CSV 파일을 읽기 위해 pandas 라이브러리를 사용합니다. 이 데이터 세트에는 이름, 나이, 성별, 티켓, 요금 및 승객 생존 여부(Survived)와 같은 기능이 포함되어 있습니다.
타이타닉 데이터 세트 로드
데이터세트에는 타이타닉 승객과 관련된 다음 변수가 포함되어 있습니다.
Survival: 승객의 생존 여부를 나타냅니다.
Pclass: 승객의 티켓 등급
Sex: 승객의 성별
Age: 승객의 나이(세)
SibSp: 타이타닉호에 탑승한 형제자매 또는 배우자의 수
Parch: 타이타닉호에 탑승한 부모 또는 자녀의 수
Ticket: 티켓 번호
Fare: 승객 요금
Cabin: 객실 번호
Embarked: 승선항
탐색적 데이터 분석(EDA)에는 데이터 세트를 조사하여 구조와 다양한 변수 간의 관계를 이해하는 작업이 포함됩니다. 이 단계는 데이터의 패턴, 추세 또는 이상치를 식별하는 데 도움이 됩니다.
데이터세트 개요
먼저 데이터 세트의 처음 몇 행을 표시하고 통계 요약을 가져옵니다. 이를 통해 데이터 유형, 값 범위 및 누락된 값의 존재 여부에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.
데이터 정리는 누락된 값을 처리하고, 데이터 유형을 수정하고, 불일치를 제거하는 프로세스입니다. Titanic 데이터 세트에서는 Age, Cabin, Embarked와 같은 기능에 누락된 값이 있습니다.
누락된 값 처리
누락된 값을 처리하기 위해 적절한 값으로 채우거나 누락된 데이터가 있는 행/열을 삭제할 수 있습니다. 예를 들어 누락된 Age 값을 평균 연령으로 채우고 Embarked 값이 누락된 행을 삭제할 수 있습니다.
특성 엔지니어링에는 모델 성능을 향상시키기 위해 기존 특성을 변환하는 작업이 포함됩니다. 이 단계에는 숫자 특성을 확장하는 범주형 변수 인코딩이 포함될 수 있습니다.
범주형 변수 인코딩
기계 학습 알고리즘에는 수치 입력이 필요하므로 범주형 특성을 수치형 특성으로 변환해야 합니다. Sex 및 Embarked와 같은 기능에 원-핫 인코딩을 사용할 수 있습니다.
전처리는 모든 데이터 과학 프로젝트에서 중요한 단계입니다. 이 블로그 게시물에서는 데이터 로드, 탐색적 데이터 분석 수행, 데이터 정리 및 기능 엔지니어링의 필수 단계를 다루었습니다. 이러한 단계는 데이터를 분석하거나 모델을 구축할 준비가 되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 다음 단계는 이 전처리된 데이터를 사용하여 예측 모델을 구축하고 성능을 평가하는 것입니다. 더 많은 통찰력을 얻으려면 내 Colab 노트북을 살펴보세요
이 단계를 수행하면 초보자는 데이터 전처리에 대한 탄탄한 기초를 다지고 고급 데이터 분석 및 기계 학습 작업을 위한 발판을 마련할 수 있습니다. 즐거운 코딩하세요!
위 내용은 데이터 세트를 전처리하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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