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README.md

@@ -32,13 +32,13 @@ tags:
 ### 모델 구조 (딥러닝)
 ![모델 구조](model.png)
 
-## 📊 데이터셋 (Dataset)
+## 데이터셋 (Dataset)
 
 - **데이터 출처**: [Sports Car Price Dataset on Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/kikun1234/sports-car-prices-dataset) (예시 링크)
 - **타겟 변수 (예측 대상)**: `가격(원화)`, `마력`, `제로백 (0-100km)`
 - **주요 피처**: `제조사`, `모델`, `연식`, `엔진 크기`, `토크` 등
 
-## 🛠️ 사용 방법
+## 사용 방법
 
 이 모델을 불러와 사용하려면 `tensorflow`, `xgboost`, `scikit-learn`, `skops` 라이브러리가 필요하다.
 
@@ -56,7 +56,7 @@ loaded_model = sio.load("xgboost-model.skops")
 # print(prediction)
 ```
 
-## 📈 최종 성능
+## 최종 성능
 
 하이퍼파라미터 튜닝 후, 두 모델의 테스트 데이터셋에 대한 **평균 제곱 오차(MSE)**는 다음과 같다.