From Raw Data to Reliable Predictions: The Significance of Data Processing in COVID-19 Modelling
이 연구는 Our World in Data 의 COVID-19 데이터를 활용하여 주간 총계를 일간 데이터로 변환하고, 지역별 이상치 처리, 열 간 의존성 보정, 반복적 특징 선택을 포함한 맞춤형 전처리 파이프라인을 적용함으로써 기존 표준 파이프라인보다 MLP 회귀 모델의 예측 정확도 (RMSE 66.556, R² 0.991) 를 크게 향상시켰음을 입증했습니다.