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목차/차례

1. Kaggle

2. 목적

3. 전처리

4. 탐색적 자료분석

1) 단변량

2) 이변량

5. 더미변수

6. 모델링

1) 피널라이즈드 선형회귀

2) 앙상블

7. 평가

8. 피널라이즈드 선형회귀를 이용한 예측평가

9. RandomForest 를 이용한 예측평가

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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