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할 수 있습니다.이러한 질문에 대한 답변은 다음과 같습니다:물론입니다! 다음은 몇 가지 예시 및 실험실 테스트와 함께 사용할 수 있습니다:1. 데이터 수집 및 전처리:* 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 전처리하여 누락되거나 불완전한 데이터를 제거합니다.* 데이터 정리 및 정규화 프로세스를 수행하여 누락된 값을 채웁니다.* 통계 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 누락된 값에 대한 예측을 수행합니다.2. 데이터 시각화 및 모델링:```pythonimport numpy as npsklearn.model_selection에서 train_test_split을 가져옵니다.# 데이터 로드train_df = pd.read_csv("train.css")# 범주형 변수를 숫자 값으로 변환하기X_train = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y_traint = y_predictions.data.dropna([0, 0, 1, 0], [1, 0, 0])# 샘플 크기 조정하기sample_