### 학습 데이터
* train.csv 파일 참고
* 학습 데이터로는 (한반도 각 지역의 수질 데이터)와 (수질 적합도) 제공 
* feature 대부분 숫자형 데이터로 이루어져 있음
* 한글로 제공되기에 직관적으로 feature 이해 가능
* '최종판정결과': 우리가 해결하고자 하는 문제의 답, 곧 (수질 적합도)에 해당 (0: 부적합, 1,2,3,4,5: 적합)
* feature 의 특이값 
 - '-': feature에 해당되는 수가 아님
 - '?': 결측치


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### 평가 데이터
* test.csv 파일 참고
* 평가 데이터로는 (한반도 각 지역의 수질 데이터) 제공 
* feature 의 특이값 
 - '-': feature에 해당되는 수가 아님
 - '?': 결측치

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### 정답 파일 제출 형식
* 제공된 테스트 데이터 순서대로 index 부여
* 평가 데이터를 활용하여 여러분의 모델이 예측한 수질 적합도를 prediction 에 채워 제출 (단, 주의할 점은 부적합은 0, 적합은 1로 제출)