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1. **데이터 수집 및 전처리**: 데이터 수집 및 전처리의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 준비하는 것입니다. 여기에는 누락된 값이나 누락된 값을 식별하고 수정하는 작업이 포함될 수 있습니다.
2. **데이터 정리 및 정규화**: 데이터를 정리하고 정규화하는 것은 데이터의 정확성과 완전성을 보장하는 데 필수적입니다. 여기에는 누락된 값을 채우거나 누락된 값을 더 작은 값으로 조정하는 작업이 포함됩니다.
3. **특징 추출 및 선택**: 특징 추출 및 선택은 데이터에서 관련 특징을 추출하고 선택하는 프로세스입니다. 여기에는 범주형 변수를 숫자 변수로 변환하거나 범주형 변수의 평균을 계산하는 것이 포함될 수 있으며, 이는 모델의 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.4. **모델 훈련 및 테스트**: 모델을 훈련하고 테스트하여 보이지 않는 새로운 데이터에 잘 일반화되는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에는 모델의 매개변수를 조정하거나 다른 알고리즘을 시도하는 것도 포함될 수 있으며 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.5. **예측하기**: 예측은 미래의 결과를 예측할 수 있는 좋은 방법입니다. 여기에는 과거 데이터를 기반으로 미래 이벤트를 예측할 수 있는 모델을 만드는 것이 포함됩니다.6. **결론 도출**: 마지막으로, 결론은 명확하고 간결하며 증거에 의해 뒷받침되어야 합니다.
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