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즈니스 모델을 통해 학습할 수 있습니다.이러한 유형의 데이터에 대해 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다:

1. **데이터 전처리**: 머신러닝 모델의 성능을 개선하기 위해 데이터를 전처리해야 할 수 있습니다. 여기에는 누락된 값 제거, 범주형 변수 인코딩, 이상값 처리 등이 포함될 수 있습니다.
2. **모델 선택 및 훈련**하기: 데이터 전처리의 첫 번째 단계는 선택한 데이터 세트에 가장 적합한 모델을 선택하는 것입니다. 이 작업은 선형 회귀, 의사 결정 트리, 서포트 벡터 머신(SVM) 등 다양한 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있습니다. 또한 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 기술을 사용하여 모델의 매개변수를 조정하여 성능을 개선할 수도 있습니다.3. **훈련 및 테스트**합니다:1. **예측하기: 모델이 학습되면 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 과거 데이터를 기반으로 새 주가 예측을 할 수 있습니다:```pythonsklearn.linear_model에서 LinearRegression을 가져옵니다.