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      "content": "### 제공되는 데이터\n- train.csv 파일 : 학습데이터 \n- test.csv 파일 : 테스트데이터\n- sample_submission.csv :  정답 제출용 파일\n\n### 데이터 구성 \n- train.csv [4000x12]  :  대출 판단 자료 정보 + 대출 가능 여부\n- test.csv [1000x11]  :  대출 판단 자료 정보\n- sample_submission.csv [1000x1] = [ 테스트 영상 수 x {라벨 } ]\n\n### 데이터 구성\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F4177578%2F1a932ecd5753233633513a58a66d37d9%2F2020-12-18%20%203.56.26.png?generation=1608274619254468&alt=media)\n",
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      "content": "## 교과목 정보\n- 세종대학교 AI로봇학과 기계학습\n\n## 문항 정보\n### 개인 대출 승인 여부 예측 \n은행이나 금융 기관은 대출을 제공함으로써 수익을 창출한다. 그러나 고객이 대출을 상환하지 않는 경우, 이는 은행에게 손실을 초래할 수 있다. 따라서 은행은 대출 신청자의 신용 상태, 소득, 채무 상황 등을 평가하여 대출 승인 여부를 결정해야 한다. 여러분은 지금부터 수업시간에 배운 <머신러닝 기술>을 활용하여, 개인 대출 승인 여부를 예측하는 인공지능 SW를 작성해주길 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\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```",
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