데이터 품질
데이터가 의도한 목적에 얼마나 적합한지를 나타내는 척도로, 머신러닝에서는 결측치, 중복, 이상치 등이 없는 깨끗한 상태를 의미한다. 모델의 성능과 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소이다.