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      "content": "### 학습 데이터\n* train.csv 파일 참고\n* 학습 데이터로는 (한반도 각 지역의 수질 데이터)와 (수질 적합도) 제공 \n* feature 대부분 숫자형 데이터로 이루어져 있음\n* 한글로 제공되기에 직관적으로 feature 이해 가능\n* '최종판정결과': 우리가 해결하고자 하는 문제의 답, 곧 (수질 적합도)에 해당 (0: 부적합, 1,2,3,4,5: 적합)\n* feature 의 특이값 \n - '-': feature에 해당되는 수가 아님\n - '?': 결측치\n\n\n---\n### 평가 데이터\n* test.csv 파일 참고\n* 평가 데이터로는 (한반도 각 지역의 수질 데이터) 제공 \n* feature 의 특이값 \n - '-': feature에 해당되는 수가 아님\n - '?': 결측치\n\n---\n### 정답 파일 제출 형식\n* 제공된 테스트 데이터 순서대로 index 부여\n* 평가 데이터를 활용하여 여러분의 모델이 예측한 수질 적합도를 prediction 에 채워 제출 (단, 주의할 점은 부적합은 0, 적합은 1로 제출)\n",
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      "content": "### **과목 정보**\n* 세종대학교 지능기전공학부 인공지능 (최유경 교수)\n\n---\n### 문제 설명\n* 수질 데이터를 기반으로 그 적합도를 예측\n* 한반도 각 지역의 상수도 수질 데이터(관리기간명, 채수일자, 일반세균 등)가 취합되어 제공  >>  대부분이 '숫자형 데이터'로 이루어져 있음\n* 기존 데이터에서 문제 해결에 불필요하다고 생각되는 몇몇 feature 사전 제거\n* 과제, 퀴즈, 시험에서 다루었던 데이터 전처리 기법으로 해결 가능\n* 2021-2 인공지능 수업에서 배운 내용을 바탕으로 모델링 (NN 사용 O/ 기계학습, scikit-learn 모델 사용 X)\n\n---\n### **주의사항**\n##### **[한글이 포함된 .csv 파일 로드 이슈]**\n*  제공되는 데이터는 window 환경에서의 한글용 encoding, CP949을 이용하여 작성되었기 때문에 아래와 같은 방법으로 csv를 불러오시면 한글이 포함된 csv를 읽어 올 수 있습니다.\n`db = pd.DataFrame(pd.read_csv(csv_path,engine='python',encoding='CP949'))`\n\n---\n### **코멘트**\n* 다른 곳부터 다녀오시는 건 어떠세요??\n* 그래도 꼭 공격하셔야겠다면 살살해주세요!!\n* 사랑합니다.\n\n",
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