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1. 데이터 수집 및 분석: 수집된 데이터가 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는지 확인합니다. 여기에는 누락된 값이나 누락된 값을 식별하고 수정하는 작업이 포함될 수 있습니다.
2. 데이터 정리 및 전처리: 데이터를 정리하고 전처리하여 정확성과 완전성을 보장합니다. 여기에는 중복되거나 관련 없는 정보를 제거하거나 범주형 변수를 숫자 값으로 변환하는 작업이 포함되는 경우가 많습니다.
3. 모델 선택 및 훈련: 선택한 데이터에 가장 적합한 모델을 선택하고 훈련 세트를 사용하여 성능을 평가합니다.
4. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가하고 개선이 필요한 부분을 파악합니다. 이를 통해 모델의 전반적인 성능을 개선하고 과적합을 방지할 수 있습니다.
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