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그럼에도 불구하고 이 문제를 해결하기 위해 노력할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다:

1. 데이터 수집 및 전처리: 데이터를 수집하고 전처리하여 누락된 값이나 불일치를 제거하고, 누락된 값을 채웁니다.
2. 정규화: 데이터를 정리하고 정규화하여 누락된 값이 있는 부분을 식별하고 수정합니다.
3. 특징 엔지니어링: 특징 엔지니어링 기법을 사용하여 데이터의 품질을 개선하고 오류를 줄입니다.
4. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 리콜, F1 점수 등 다양한 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델의 일반화 능력을 평가하고 과적합을 방지할 수 있습니다.
5. 하이퍼파라미터 튜닝: 교차 검증, 선택적 경사 하강과 같은 최적화 기법을 적용하여 모델의 견고성을 향상시키고 과소 적합을 방지합니다.