Contents 시계열(Time-Series) 데이터에서 전처리 과정에서 수행하는 일은 결측치를 제거하는 것과 노이즈(Noise)를 제거하는 것이다. 결측치와 노이즈는 예측 성능을 떨어뜨리는 녀석들 중 하나이기에 사전에 전처리 과정을 수행하여 처리한 후 작업을 수행하는 것이 옳다. 결측치 (Missing Values) 결측치는 말 그대로 값이 존재하지 않는 값을 의미한다. 예를 들어, 식당의 매출을 예측하는 경우 식당의 휴무일에는 매출이 존재하지 않을 것이다. 이와 같은 경우 이를 제거하고 예측하는 형태로 진행할 수 있을 것이다. 실제 데이터를 다룰 때 휴무일과 같은 경우로 데이터가 없을 수도 있고, 단순히 누락되었을 수도 있다. 일반적인 데이터의 구성에서는 큰 문제가 되지 않는다면 결측치를 제거하면 된..