바뀐(스왑된) 특성
분석이나 Machine Learning 작업을 위해 데이터를 준비하는 과정에서, 분포가 비슷한 두 특성을 실수로 서로 바꾸거나 섞어 넣는 일이 생길 수 있습니다. 이는 의도치 않은 영향을 일으켜 데이터 분석이나 Machine Learning 모델의 정확성과 신뢰성에 악영향을 줄 수 있어요.
이러한 상황에서, 다음 중 사실이 아닌 것은 무엇인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
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