우리가 처리하려는 Data의 값이 듬성듬성 비어있다면 우리가 해야될 것은 당연히 전처리를 통해서 Missing Value를 처리해주는 것입니다. 처리방법은 크게 3가지로 나눌수 있습니다만.. 오늘은 제일 간단명료한 방법. 다시 말해 Missing이 있는 Data를 지우는 방법에 대해서 간단히 논의해보고자 합니다. 그런데 지우기전에 우리는 반드시 알아야 될 것이 있습니다. 생각없이 missing된 Data를 모두 날려버리고 Data를 분석한다면 잘못된 결과를 초래한다는 것을요. 머신러닝으로 치면 학습된 모델은 Biased된 Model이 될 가능성이 농후합니다. 당연히 예측 성능도 좋지 못하겠지요. 결국은 그 Data를 들여다 보고, Missing된 Data의 비율이 전체 정보에서 차지하는 비율이 어느정도인..