[FEAT] CatBoost 구현하기

[twndus]

Background

• 학습 데이터 규모 약 0.3M로 대규모는 아님
• tabular + 데이터 규모 특성 상 GBDT 모델이 좋은 성능을 낼 것으로 예상되어 ML 모델 학습 플로우 구현

To do

• [x] ML 데이터 전처리 기능 구현
• [x] CatBoost 모델 학습 및 평가 기능 구현
• [x] main ML 데이터 처리, 학습 플로우 추가

[twndus]

• ML 데이터 전처리 기능 구현 - context_data에서 split을 제외하고 사용하면 됨 (구현할 게 없음)
• CatBoost 모델 학습 및 평가 기능 구현 - 학습 및 평가는 됐는데, 학습 로그가 logger로 추적되지 않음

[twndus]

전처리 기능 구현: ML 모델에는 임베딩 기능이 따로 없어서 one hot encoding을 통해 입력 데이터를 변형함