<aside> 💡 [기본 지식] 데이터는 Feature와 Target으로 구성되어있다. Feature는 우리가 X라고 쓰는 예측에 사용하는 데이터이고, Target은 우리가 y라고 쓰는 예측해야 하는 데이터이다.

데이터는 **Numerical(수치형)**과 **Categorical(범주형)**로 그 종류를 나눌 수가 있는데, 만약 Target이 Categorical이면 **Classification(분류)**문제라고 할 수 있고, Target이 Numerical이면 **Regression(회귀)**문제라고 할 수 있다.

feature는 반드시 수치형이어야 하므로 전처리시 int 또는 float형으로 type 변경을 해주고 info 확인을 거치도록 한다.

</aside>

1. 데이터 살펴보기 (EDA)

2. 데이터 전처리

3. 데이터 모델링

0. 평가 산식 (metric)