実際のデータセットを使用して機械学習プロジェクトを構築することは、学んだことを実際に適用するための効果的な方法です。実際のデータセットを使用することで、汚れたデータをクリーンアップして分析する方法、クラス不均衡を処理する方法など、多くのことを学ぶことができます。しかし、本当に役立つ機械学習モデルを構築するには、学習だけでなく、さらに進んで、データの理解、問題の定義、モデルの評価、結果の解釈など、多くの側面を考慮する必要があります。
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