주차별로 최적의 하이퍼파라미터와 이를 적용한 예측 모델의 정확도를 보여주는 결과이다. 각 주차에서 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적의 매개변수를 찾았으며, 이를 바탕으로 모델을 학습하고 정확도를 측정하였다.예를 들어, 4주 차에서는 예측 정확도가 0.9259로 높은 편이지만, 6주 차에서는 0.7222로 상대적으로 낮아지는 경향을 보였다. 그러나 이후 10주 차에서 예측 정확도가 1.0000으로 크게 향상된 것을 확인할 수 있다. 이는 학습 데이터와 튜닝 전략의 개선이 모델 성능에 긍정적인 영향을 미쳤음을 의미한다.이 데이터를 통해 모델이 주차별로 얼마나 잘 적응하고 있는지 확인할 수 있으며, 최적의 하이퍼파라미터 설정이 모델 성능에 미치는 영향을 구체적으로 평가할 수 있다. 2017년 1월부터의..