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또는 웹사이트를 통해 확인할 수 있습니다.이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 추가 제안 사항이 있습니다:

1. **데이터 수집 및 전처리:** 머신러닝 알고리즘을 훈련하기 전에 데이터를 정리하고 전처리하는 것이 중요합니다. 여기에는 누락된 값 채우기, 누락된 값을 채우기 등의 작업이 포함될 수 있습니다.
2. **머신 러닝 모델 훈련하기: 데이터가 전처리되면 모델을 학습시켜 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 여기에는 범주형 변수를 숫자 값으로 변환하고, 결측값을 처리하고, 이상값을 처리하는 작업이 포함됩니다.
3. **모델 평가: 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 이러한 메트릭은 모델의 성능에 대한 귀중한 인사이트를 제공하고 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.4. **예측 모델링: 예측 모델링은 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측할 수 있는 강력한 기법입니다. 이를 통해 모델이 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필요한 정보를 보다 효과적으로 추출할 수 있습니다.5. **지속적인 개선: 지속적인 개선은 모델이 지속적으로 성능을 개선할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 여기에는 모델의 매개변