머신러닝 워크플로우는 여러 단계로 구성되며, 일반적인 워크플로우는 다음과 같습니다. 데이터 수집: 원본 데이터를 수집하고 구성합니다. 데이터 전처리: 결측치 처리, 데이터 인코딩, 정규화, 스케일링 등을 수행합니다. 데이터 분할: 전체 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나눕니다 (예: 80% 훈련 데이터, 20% 테스트 데이터). 특성 필터링: 통계적 방법이나 도메인 지식을 활용해 관련 없거나 노이즈가 될 수 있는 특성을 제거합니다. 특성 선택: 머신러닝 알고리즘에 입력으로 사용할 최적의 특성을 선택하기 위해 특성 선택 방법을 적용합니다 (예: LASSO, 랜덤 포레스트). 하이퍼파라미터 최적화: 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 하이퍼파라미터를 최적화합니다 (예: 그리드 검색, 랜덤 검색, 베이지안..