ML report: 개발자 중 높은 소득을 올리는 사람을 분류하는 데 가장 적합한 기법은 무엇이며, 어떤 특징들이 가장 관련이 있을까?

Описание: *Topic*
Which technique is the most suitable to classify
and which features are most relevant for developers who earn high income?

*요약*
이 프로젝트는 개발자들의 소득 수준을 예측하기 위해 가장 적합한 머신러닝 기법을 분석하고, 고소득 개발자와 관련된 주요 특징들을 파악하는 것을 목표로 했습니다. 설문 조사에 참여한 약 65,000명의 개발자들이 포함된 데이터셋을 사용하여, 이들의 직무, 학력, 경력, 그리고 개인적 가치와 같은 다양한 정보를 분석했습니다.

*데이터셋 개요*
**참여자 수**: 약 65,000명
**참여자 구성**: 전문 개발자, 가끔 코딩하는 직장인, 개발자를 준비 중인 학생 등
**주요 개발자 유형**: 전체의 약 55%는 풀스택 개발자, 약 20%는 모바일 개발자
**경력 분포**: 30년 이상 코딩 경험이 있는 개발자 약 15%, 1년 이하 경험의 개발자 약 40%
**학력**: 약 75%가 컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학, 또는 소프트웨어 공학 관련 학사 이상의 학위를 보유
**경력 가치**: 약 65%가 현재 직무에 대해 어느 정도 또는 매우 만족

**분석 기법**:
1. **클러스터링 분석**:
K-Means 클러스터링을 사용하여 데이터를 낮은 소득과 높은 소득으로 그룹화
엘보우 방법을 사용하여 최적의 클러스터 수 결정

2. **분류 모델**:
**로지스틱 회귀**: 이진 분류 문제 해결을 위한 기준 모델
**인공 신경망**: 데이터 패턴 인식 및 예측
**서포트 벡터 머신(SVM)**: 데이터 분류를 위한 초평면 찾기