문제 해결 과정과 데이터 분할

문제 정의 → 수집·탐색 → 전처리 → 모델 선택 → 학습·평가 → 해석·응용으로 진행합니다. 실제 프로젝트에서는 결과를 보고 앞 단계로 돌아가 수정하기도 합니다.

평가용 데이터는 먼저 분리해 둡니다. 평균·스케일·범주 목록처럼 데이터에서 배우는 전처리 값도 훈련 부분에서만 구합니다. 모델 후보는 검증 데이터나 교차 검증으로 비교하고, 최종 테스트는 선택을 마친 뒤 사용합니다.