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목차/차례

  1. 1. Kaggle
  2. 2. 목적
  3. 3. 전처리
  4. 4. 탐색적 자료분석
  5. 1) 단변량
  6. 2) 이변량
  7. 5. 더미변수
  8. 6. 모델링
  9. 1) 피널라이즈드 선형회귀
  10. 2) 앙상블
  11. 7. 평가
  12. 8. 피널라이즈드 선형회귀를 이용한 예측평가
  13. 9. RandomForest 를 이용한 예측평가
  14. 10. Ensemble과 stacking을 이용한 예측평가

본문/내용

1. Kaggle

Kaggle은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어를 위한 플랫폼으로 알려져 있다. 2xxx년에 설립된 이후, Kaggle은 데이터 분석 및 데이터 모델링을 위한 대회와 다양한 데이터셋의 공유를 통해 데이터 과학 커뮤니티의 중심지가 되었다. Kaggle의 특징 중 하나는 사용자가 참여할 수 있는 다양한 경진대회가 있다는 것이다. 이 대회들은 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위한 다양한 주제를 다루고 있으며, 참가자들은 자신의 모델을 제출하고 다른 참가자들과 경쟁하게 된다. 이를 통해 참가자들은 실력을 키우고, 다른 데이터 과학자들과의 네트워킹을 할 수 있는 기회를 얻는다. Kaggle에서는 대회 외에도 방대한 양의 공개 데이터셋을 제공하고 있다. 이 데이터셋은 다양한 분야에서 수집된 실제 데이터로 구성되어 있으며, 사용자들은 이를 다운로드하여 분석에 활용할 수 있다. 데이터셋은 카테고리별로 분류되어 있어 사용자가 필요한 데이터를 손쉽게 찾을 수 있도록 되어 있다. 또한, Kaggle은 데이터셋에 대한 설명, 그리고 이를 이용한 노트북과 스크립트도 공유할 수 있게 해, 다른 사용자들이 분석 방법을 배우는 데 도움을 준다. Kaggle은 플랫폼 내…



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I D : daso******
Date : 2025-09-01
FileNo : 28698599

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