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또는 웹사이트를 통해 확인할 수 있습니다.이러한 정보를 바탕으로 볼 때 이 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계가 있습니다:

1. 데이터 수집 및 전처리: 수집한 데이터를 정리하고 전처리하여 누락된 값을 채웁니다. 여기에는 결측치 처리, 이상값 처리 등이 포함될 수 있습니다.
2. 데이터 정리 및 정규화: 누락된 값에 대해 결측치를 처리하고, 이상값을 처리하고, 데이터를 정규화합니다.
3. 기능 엔지니어링: 기능 엔지니어링을 수행하여 누락된 값이 있는 부분을 식별하고 제거합니다.
4. 모델 선택 및 훈련: 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하고 훈련 세트와 테스트 세트를 사용하여 성능을 평가합니다. 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.