
## 학생 실습 진행 흐름

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Hshopping 데이터 첨부
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ID·설명변수·반품여부 확인
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반품=1을 양성 클래스로 설정
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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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기본 랜덤포레스트 Python 코딩
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500개 나무 실제 학습
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OOB Error와 시험성능 확인
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혼동행렬·Recall·F1·ROC-AUC·PR-AUC
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나무 수·max_features·깊이·Leaf 크기 최적화
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반복 층화 교차검증
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클래스 불균형·임계값·오류비용 분석
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변수중요도·Permutation Importance
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PDP·SHAP을 이용한 모델 해석
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단일 의사결정나무와 성능 비교
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신규 고객 반품확률 예측
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CSV·Excel·PNG 저장