모델 구현·평가 프로젝트와 단원 정리

대단원 Ⅲ. 파이썬과 머신러닝 교과서 60–131쪽

마무리·종합 평가 연계

이 웹 주제의 연계 범위: 129–131쪽 + 확장

웹 학습 주제 13 / 13

입력부터 결과 설명까지 재현 가능한 보고서를 만드세요.

AT A GLANCE

문제와 목표값, 데이터 출처, 특성, 분할 조건, 전처리, 모델, 평가 결과를 한 흐름으로 연결하세요. 비교 대상과 난수 조건을 기록하고, 점수가 낮아진 사례를 찾아 개선안을 제안합니다.

스팸 분류의 FP와 정밀도, 가격 같은 수치 예측과 회귀, 정답 없는 고객 군집, AI 포함 관계, 과대 적합 방지, DataFrame.describe를 모두 설명할 수 있는지 확인하세요.

예제를 선택하면 바로 아래에서 코드를 수정하고 실행할 수 있습니다. 작성한 코드는 예제별로 저장됩니다.

CODE WORKSPACE

코드를 바꾸는 실습실

실행 환경

예제 선택

main.py

실행 파일input()에 전달할 값 · 한 줄에 하나실행 인자 · JSON 문자열 배열

실행 엔진은 처음 실행할 때 내려받습니다. 패키지 크기에 따라 최초 준비에 최대 3분이 걸릴 수 있으며 네트워크가 필요합니다. 실행은 최대 30초이며 중지 후 다시 실행할 수 있습니다.

실행할 예제를 선택하세요.

이 주제를 실습하고 설명할 수 있습니다.

PRACTICE / RETRY / UNDERSTAND

이 주제와 연결된 문제만 보여 줍니다. 단원 전체 문제는 단원 안내 페이지에서 이어서 풀 수 있습니다.

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