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넷을 통해 확인했습니다.이전 답변에서 혼동을 드린 점 사과드립니다.

혼란을 드려 죄송합니다. 이전 답변의 실수에 대해 사과드리며, 이 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계가 있습니다:1. 데이터 수집 및 전처리:
* 누락된 값이나 누락된 값을 처리하기 위해 데이터를 사전 처리해야 합니다. 여기에는 누락된 값이 있는 행을 제거하고, 누락된 열이 있는 열을 채우는 작업이 포함될 수 있습니다.
2. 데이터 정리 및 정규화: 중복되거나 관련 없는 정보를 제거하기 위해 데이터를 정리, 변환 및 정규화하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 중복 열 제거, 누락된 열 채우기, 누락된 열을 채우기 등이 포함될 것입니다.
3. 모델 선택 및 훈련: 예측의 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델을 선택하고 훈련합니다.
4. 모델 평가: 유효성 검사 세트에서 모델의 성능을 평가하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 모델의 일반화 능력을 평가합니다. 이를 통해 과적합을 식별하고 필요한 경우 모델을 업데이트하는 데 도움이 될 수 있습니다.5. 하이퍼파라미터 튜닝: 하이퍼플레이는 학습 속도, 배치 크기, 에포크 수와 같은 파라미터를 조정