GAN 모델을 활용해 결측치 데이터를 불려 보기로 했다. 수업 시간에 배운 GAN 모델의 네트워크 구조를 그대로 사용한다. 이후 이전의 시계열 모형 Baseline을 수정하고, 늘린 데이터를 활용해 시계열 모델을 학습한다. 이전에도 계속 나타났던 primary key와 결측치 문제로 인해, 강사님의 조언을 얻어 데이터 feature의 개수를 3개로 제한했다. # GAN 모델링 데이터를 전처리한 후, GAN 네트워크를 사용해 데이터를 불린다. 1. 전처리 연령대(AGE), 성별(SEX_CTGO_CD), 생애주기(FLC) 피쳐만 사용한다. 사용한 피쳐에 맞게 데이터를 groupby를 통해 집계한다. 집계 후 생긴 결측치는 각 피쳐의 평균값(mean)으로 채워 주었다. 2. GAN 모델 빌드 수업 때 사용했던..
