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Scikit-learn이란?, Scikit-learn 특징,Scikit-learn 장.단점, 인공지능 gemini 활용, 데이터전처리, 결측치, 인코딩, 스케일링 00:02 Scikit-learn이란? 00:37 Scikit-learn의 주요특징 01:12 지도학습(Supervised Learning) 02:04 비지도학습(Unsupervised Learning) 02:50 모델 선택 및 평가 03:54 파이프라인(Pipeline) 04:14 데이터셋(Datasets) 04:49 앙상블학습(Ensemble learning) 05:23 유틸리티(Utilities) 05:46 Scikit-learn의 장점 06:19 Scikit-learn의 단점 07:00 데이터 전처리란? 07:30 데이터 전처리의 필요성 08:05 데이터 전처리 주요방법 08:46 결측치란? 09:07 결측치 처리 방법 10:05 인코딩이란? 10:39 주요 인코딩 방법 11:03 스케일링이란? 11:27 스케일링을 해야 하는 이유 12:05 스케일링 방법 12:45 Scikit-learn 활용한 전처리 예제 12:47 라이브러리 import 13:44 학생성적 데이터 생성 14:57 결측치 확인 15:44 결측치 평균으로 처리 (인공지능 gemini 활용) 17:50 결측치 최빈값으로 처리(인공지능 gemini 활용) 18:32 원 핫 인코딩 20:16 데이터 스케일 0#================================== 04sklearn01전처리.ipynb 소스 https://colab.research.google.com/dri... #================================== ▶인공지능 재생목록:   • 2025 인공지능 궁금해?   ▶파이썬 재생목록 :    • 파이썬 기본문법   ▶파이썬라이브러리 재생목록:   • 파이썬 라이브러리   ▶네이버 게임하는 쌤 : https://tv.naver.com/gamesam ▶유튜브 여주컴IT :    / yeojucom