TEAM EDA

이번 자료는 지난 자료 House Prices: Advanced Regression Techniques(https://eda-ai-lab.tistory.com/8?category=765157)에 이어서 부족한 부분을 보충해보도록 하겠습니다. 목차 결측치 처리 변수 탐색 모델 해석 1. 결측치 처리 이 대회를 하면서 핵심 중 하나는 데이터의 많은 결측치를 처리하는 부분이었습니다. 이를 해결하기 위해서 결측치가 어떤 식으로 분포해 있고, 어떤 식으로 해결할지에 대해서 분석해보도록 하겠습니다. 81개의 변수 중 40% 정도인 34개의 변수가 결측치를 가지고 있고 몇몇 변수의 경우는 결측치의 비율이 75%가 넘어갑니다. 특징적인 부분으로는 결측치의 비율이 같은 변수들이 있는데, 5.44% : GarageFini..