
## 학생 실습 흐름

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TXT·CSV·TSV 첨부
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ID·성별·나이·구매금액·출연자·반품여부 확인
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반품여부 1을 양성 클래스로 지정
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결측치·중복·이상치 확인
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학습 60%·시험 40% 층화분할
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범주형 One-hot Encoding
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수치형 StandardScaler
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은닉노드 3개 MLP Python 코딩
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Python 실제 실행 및 수렴 확인
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예측 클래스·반품확률 산출
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혼동행렬·Accuracy·Recall·F1
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ROC-AUC·PR-AUC
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임계값과 오류비용 조정
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하이퍼파라미터 최적화
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반복 층화 교차검증
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로지스틱·트리·랜덤포레스트와 비교
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변수 중요도·오분류 고객 분석
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신규 고객 반품확률 예측
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CSV·Excel·PNG 저장