[ 오늘 배운 내용 ] 1. Feature Engineering 2. NaN 조치 3. Dummy Variable 4. Scaling 5. 모델링 오늘은 전날 배웠던 데이터 전처리 메서드를 다시 한번 훑어본 뒤 feature와 target으로 데이터프레임을 분리해주고 NaN값을 제거하거나 다른 값으로 채워주는 처리 및 범주형 데이터를 수치화 시켜주는 dummy variable(가변수화) 작업을 했다. 그 다음 Min-Max Scale과 Standardization의 두 가지 feature Scaling도 해 본 뒤 간단한 모델링도 해보며 머신러닝의 기본적인 스텝을 전반적으로 밟아보았다. NaN값이란? NA(Not Available) 혹은 NaN(Not a Number)라고 하며 사용할 수 없는 값 잘못 ..
