728x90 NullHandling1 [PYTHON] 데이터 파이프라인 Null 처리와 모델 불확실성 해결을 위한 7가지 최적화 방법 데이터 엔지니어링과 머신러닝 파이프라인 구축 시 가장 간과하기 쉬운 단계가 바로 Null 값(결측치) 처리입니다. 많은 개발자가 단순히 평균값(Mean Imputation)이나 최빈값으로 결측치를 채우지만, 이러한 방식은 모델의 불확실성(Uncertainty)을 왜곡하여 실무 환경에서 심각한 오작동을 유발할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 결측치 처리 방식이 모델의 에피스테믹(Epistemic) 및 알레아토리(Aleatoric) 불확실성에 미치는 통계적 원리를 분석하고, 파이썬 환경에서 이를 정교하게 해결하기 위한 7가지 실전 아키텍처 예제를 제시합니다.1. 결측치 처리와 모델 불확실성의 상관관계모델의 불확실성은 크게 두 가지로 나뉩니다. 데이터 자체의 노이즈에서 오는 알레아토리 불확실성과 데이터 부족 및.. 2026. 4. 27. 이전 1 다음 728x90
