방금 만든 특성 중요도 그래프를 보고 아래에서 알맞은 선택지를 고르세요.
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이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
pandas로 요약 통계를 계산하고 Seaborn으로 보기 좋은 시각화를 만들어 Telco Churn 데이터셋을 탐색해 봅시다.
데이터를 탐색했다면 이제 전처리를 통해 Machine Learning에 적합하게 준비할 차례예요. 특징 선택과 특징 공학을 포함해 전처리의 필요성과 방법을 익혀 보세요.
데이터 전처리가 끝났다면 이제 이탈을 예측할 시간이에요! scikit-learn을 사용해 Python에서 지도 학습 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.
하이퍼파라미터 튜닝으로 모델 성능을 향상시키고, 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 고객 이탈 요인에 대한 이해를 높여 보세요.
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