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객관식
데이터 분석 및 가공
🔬 AIDU ez의 데이터 분석 메뉴로 펭귄 데이터를 살펴보고, 데이터 가공 메뉴로 다듬어봅니다.

히트맵으로 몸무게와 관련 깊은 항목 찾기

몸무게와 다른 항목들이 얼마나 관련 있는지 히트맵으로 살펴보면, 이런 결과가 나와요. (숫자가 1에 가까울수록 관련이 깊어요)

몸무게와의 관계관련 정도
날개의 길이0.87 (아주 깊음)
부리의 길이0.60 (꽤 깊음)
부리의 깊이-0.47 (반대 관계 · 부리가 깊을수록 몸무게는 오히려 가벼운 경향)

즉 "날개가 길수록 몸무게가 많이 나간다"는 걸 데이터로 확인할 수 있었어요.

결측값(빈 칸) 채우기

🕳️ 부리 길이, 부리 깊이, 날개 길이, 몸무게 등 여러 칼럼에 각각 2개씩 빈 칸(결측값)이 있었어요. AIDU ez의 "데이터 가공" 메뉴에서 최빈값(가장 많이 나온 값)으로 빈 칸을 채워 넣었습니다. 예를 들어 날개 길이의 빈 칸은 가장 흔한 값인 190으로 채워졌어요.

배운 내용 확인하기

Q4-2. 히트맵 분석 결과, 펭귄의 몸무게와 가장 관련이 깊었던 항목은 무엇이었나요?