이 단원에서는
숫자 데이터
정수 또는 부동 소수점 값 의미
숫자처럼 동작합니다. 즉, 가산이고 셀 수 있고 순서가 지정되고
등등. 다음 단원에서는
범주형 데이터:
카테고리처럼 작동하는 숫자를 포함합니다. 세 번째 단원에서는
학습 및 평가 시 고품질 결과를 보장하기 위해 데이터를 준비
지정할 수 있습니다
수치 데이터의 예는 다음과 같습니다.
온도
무게
자연 보호 구역에서 겨울을 나는 사슴의 수
반대로 미국 우편번호가
5자리 또는 9자리 숫자인 경우, 숫자처럼 동작하거나
관계라고 할 수 있습니다. 우편번호 40004 (켄터키주 넬슨 카운티)는
워싱턴 D.C.의 우편번호 20002의 두 배가 아닙니다. 이 번호
카테고리, 특히 지리적 영역을 나타내며
학습합니다.
[null,null,["최종 업데이트: 2024-08-13(UTC)"],[[["This module focuses on preparing numerical data, such as temperature or weight, for use in machine learning models."],["Machine learning practitioners spend significant time on data preparation tasks like cleaning and transformation."],["The module covers techniques like feature scaling, outlier detection, and binning to improve data quality for model training."],["Learners should have a basic understanding of machine learning concepts before starting this module."],["Categorical data, like postal codes, will be addressed in a separate module due to its distinct characteristics and handling requirements."]]],[]]
