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넷과 같은 다른 플랫폼을 사용할 수 있습니다.
이러한 기능을 구현하는 방법에 대한 몇 가지 추가 제안 사항이 있습니다:

1. **데이터 수집 및 전처리:** 데이터를 정리하고 전처리하여 누락된 값을 채웁니다. 여기에는 결측값 처리, 범주형 변수 인코딩, 이상값 처리 등이 포함됩니다.
2. **머신 러닝 모델 훈련하기: 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다. 훈련 세트에서 모델을 훈련하고 테스트에 사용합니다.
3. **모델 평가: 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 유효성 검사 세트에서 성능을 평가하고 필요한 경우 개선할 수 있습니다.4. **예측 유지:* 머신러닝 모델은 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측할 수 있어야 합니다. 예측 유지에는 모델의 매개변수를 조정하거나 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 것이 포함될 수 있습니다.5. **피드백 및 후속 조치 :** 피드와 후속 조치는 모델의 성능에 대한 피드백을 제공하고 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.6. **모니터링 및 평가: 모델이 지속적으로 성능을 모니터링하고 필요에