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시계열 데이터를 무작위로 섞은 뒤 학습 데이터와 평가 데이터로 분할할 때 발생할 수 있는 문제로 가장 적절한 것은?
빅데이터분석기사 · 0pt
데이터의 모든 결측값이 자동으로 대체되어 결측치 문제가 사라진다.
변수의 측정 단위가 자동으로 통일되어 별도의 정규화가 필요하지 않다.
미래 시점의 정보가 학습 데이터에 포함되어 정보 누수가 발생할 수 있다.
시계열의 계절성과 추세가 항상 완전히 제거된다.
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