프로젝트 의 Pandas 스킬 트리

신용카드 소지자 위험 예측

초급

본 프로젝트에서는 신용카드 소지자의 위험 상태를 예측하기 위한 머신 러닝 분류 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 프로젝트는 데이터 전처리, 서포트 벡터 머신 (SVM) 모델 훈련, 그리고 예측 결과를 CSV 파일로 저장하는 과정을 포함합니다.

pythondata-science

💡 이 튜토리얼은 영어로 번역되었습니다. 원본을 보려면 영어로 전환

소개

이 프로젝트에서는 신용카드 소지자의 위험 상태를 예측하기 위한 머신 러닝 분류 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 프로젝트는 데이터 전처리, 서포트 벡터 머신 (SVM) 모델 훈련, 그리고 예측 결과를 CSV 파일로 저장하는 과정을 포함합니다.

🎯 과제

이 프로젝트에서 다음을 배우게 됩니다:

  • 비수치형 특징에 대한 레이블 인코딩을 수행하여 데이터를 준비하는 방법
  • 훈련 데이터를 사용하여 머신 러닝 분류 모델을 훈련하는 방법
  • 예측 결과를 CSV 파일로 저장하는 방법

🏆 성과

이 프로젝트를 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 머신 러닝 작업을 위해 데이터를 전처리하고 준비합니다.
  • 분류를 위해 서포트 벡터 머신 (SVM) 모델을 훈련합니다.
  • 예측 결과를 CSV 파일로 저장합니다.

강사

labby
Labby
Labby is the LabEx teacher.