주택 데이터의 컬럼 정리, 이상치 제거, 로그 변환, 그리고 NumPy로 선형 회귀를 직접 구현한 뒤 sklearn 모델과 비교할 수 있도록 하나의 재현 가능한 노트북으로 구성합니다. 최종적으로는 주택 가격 예측용 Jupyter Notebook 1개와 NumPy 기반 구현 코드, 비교 평가표, 원본 가격 단위 예측 예시를 담은 실행 완료 노트북을 만듭니다.

이런 걸 배워요

• 주택 데이터의 컬럼 정리, 이상치 제거, 파생 변수 생성을 한 흐름으로 구성합니다
• 가격 분포를 로그 변환하고 예측 결과를 원본 가격 단위로 되돌립니다
• NumPy만으로 선형 회귀의 가중치 계산 과정을 구현합니다
• 직접 구현한 모델과 sklearn 모델을 같은 기준으로 비교합니다
• 분석 노트북을 보고서나 강의 자료로 재사용할 수 있게 정리합니다

어떻게 진행해요

AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요