1. test_score.csv.zip 파일 업로드하기

[데이터 셋] → 데이터셋 업로드하기 선택

(학생 성적 예측 데이터 다운로드 - https://www.kaggle.com/datasets/kwadwoofosu/predict-test-scores-of-students)

→ CSV파일을 zip 파일로 압축하여 업로드 → 데이터셋 이름과 설명 추가

1. 범주형 변수 변환

문자는 입력 변수, 출력 변수로 설정 불가하기 때문에 문자를 정수형으로 바꾸어주는 범주형 변수 변환이 필요합니다.

2. 스케일링

실수형의 단위는 모두 다르기 때문에, 실제값과 동일한 스케일로 출력되어야 하는 출력 변수 posttest를 제외한 나머지 실수형 변수들은 스케일링 단계가 필요합니다.

전처리 완료 후 우측 상단에 ‘학습 데이터로 내보내기’ 선택

1. 학습 하기

입력 변수 : n_student, pretest, school_setting_LabelEncoder, school_type_school_setting_LabelEncoder, classroom_school_setting_LabelEncoder, teaching_method_school_setting_LabelEncoder, gender_school_setting_LabelEncoder, lunch_school_setting_LabelEncoder

결과 변수 : posttest

원하는 모델을 선택한 후 학습을 시작할 수 있습니다.