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애플리케이션을 통해 실시간으로 변경할 수 있습니다.이전 답변의 실수에 대해 사과드립니다. 다음은 몇 가지 추가 제안 사항입니다:
1. 데이터 수집 및 전처리: 데이터를 수집하고 전처리하여 누락된 값을 채웁니다. 여기에는 결측치 처리, 이상값 처리, 이상 징후 탐지 등이 포함될 수 있습니다.
2. 머신 러닝 알고리즘 구현: 예측 모델링, 의사 결정 트리, 서포트 벡터 머신 등 다양한 머신러닝 기법을 실험해 보세요. 이를 통해 모델을 개선하고 보이지 않는 새로운 데이터에 더 잘 일반화할 수 있을 것입니다.
3. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 리콜, F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델의 일반화 능력을 평가하고 과적합을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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