이상치 확인 이후!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

질문자님께서는 이상치를 처리하는 방식에 대해 고민 중인 것 같습니다. 데이터 분석에서 이상치는 종종 데이터의 질을 떨어뜨릴 수 있으며, 처리 여부에 따라 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 그러나, 이상치 처리를 하기 전에는 해당 값이 실제로 이상치인지, 아니면 데이터 내 당연히 존재해야 하는 값인지를 신중하게 고려해야 합니다.

“실제 시험에서 이상치 발견 시“라는 질문에 대한 답변에서, 시험 환경에서는 문제에서 이상치에 대해 언급하지 않는다면 기본적으로는 처리하지 않고 진행하는 것이 일반적이라는 조언을 받았습니다. 특히, 데이터에 대한 도메인 지식이 없거나, 이상치 처리에 대한 구체적인 지시가 없다면, 처리 없이 진행하는 것이 안전할 수 있습니다.

그리고, “[예시문제 작업형2] EDA 중 이상치 처리](https://www.inflearn.com/questions/891006)” 질문에서는 이상치가 나타났을 때 test 데이터에도 같은 경향이 있는지 확인 후 결정해야 한다고 합니다. 다만, 이상치 처리가 꼭 필요한 경우에는 본인의 판단으로 처리 방법을 결정하고, 이에 따른 모델의 선능 변화를 관찰하는 것이 권장됩니다.

최종적으로, 이상치 처리에 대한 결정은 데이터의 특징과 목적, 모델의 성능에 어떠한 영향을 미칠 지를 고려하여 진행해야 합니다. 그러나, 시험 환경에서는 주어진 데이터를 바탕으로 빠른 결정을 내려야 하는 경우가 많으므로, 실수를 줄이는 방향으로 접근하는 것이 중요합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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