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      "content": " ## 데이터 구성 요소\n\n1. company - 자동차 제조 회사(총 5개(bmw, ford, hyundai, audi, toyota)의 회사로 구성)\n2. model - 해당 차량의 제품명(모델)\n3. year - 해당 차량의 제조년도\n4. transmission - 해당 차량의 변속기\n5. mileage - 해당 차량의 마일리지\n6. fueltype - 해당 차량의 연료 유형\n7. tax - 해당 차량의 세금\n8. mpg - 해당 차량의 마일 당 갤런 사용량(연비)\n9. enginesize - 해당 차량의 엔진 크기\n10. price - 해당 차량의 가격",
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      "content": "## 교과목 정보\n- 세종대학교 AI로봇학과 기계학습\n\n## 문항 정보\n### 자동차 가격 예측 \n해당 데이터 셋은 중고 차량에 대한 가격, 변속기, 마일리지, 연료 유형, 도로세, 갤런당 마일리지(mpg), 제조회사 및 엔진 크기 등을 확인할 수 있다. 여러분은 수업시간에 배운 <머신러닝 기술>을 활용하여, 자동차 가격을 예측해주는 인공지능 SW를 작성해 주기 바란다.\n\n\n### 시작하기에 앞서\n* Description, Data를 반드시 잘 읽어보세요.\n* 데이터 설명은 데이터 탭에 있습니다.\n\n## 평가 기준 \n- 베이스라인 이상의 점수를 부여받아야 PASS\n- 반드시 랜덤시드를 고정하세요. (미고정시 10% 감점)\n- 모듈별 코드에 주석을 반드시 달아주세요. 특히, 어떤 목적으로 API를 호출했는지 작성되어야 합니다. (미제출시 10% 감점)\n\n##랜덤시드\n- 특정 알고리즘에 들어가는 `random_state` 역시 고정해주어야 합니다.\n```python\nimport random\nimport os\nseed = 42\nrandom.seed(seed)\nnp.random.seed(seed)\nos.environ[\"PYTHONHASHSEED\"] = str(seed)\n```\n## 데이터 정규화\n* sklearn에서 제공하는 [StandardScaler](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.StandardScaler.html#sklearn.preprocessing.StandardScaler) 함수를 통해 데이터 정규화를 진행할 수 있습니다.\n```\nfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\nstd=StandardScaler()\n\ntrain_feature_std=std.fit_transform(train_feature)\ntest_feature_std=std.transform(test_feature)\n```\n\n\n\n",
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