편향성을 고려한 소득 예측 AI 개발

1. 세팅

필요한 라이브러리 설치, 학습 로그 생성을 위한 전반적인 세팅

2. 데이터

사용할 데이터셋을 가져오고 모델에 전달할 Dataloader 생성

• load_dataset 함수 : 학습과 테스트 데이터를 불러오고, 필요한 경우 데이터 전처리를 진행

3. 모델 설계

학습 및 추론에 사용할 모델 설정

• LGBMClassifier : 해당 모델의 파라미트 등 설정

4. 학습

설계된 모델로 데이터 학습

• LGBMClassifier.fit()

5. 추론

학습된 모델을 사용해 test data로 추론

• LGBMClassifier.predict() : 학습된 모델로 test data에 대한 추론을 진행

• 추론 결과는 위에 공유된 코랩 코드에서 .csv 파일 형태로 저장됨. 이를 플랫폼에 업로드하여 점수를 확인할 것