주택 품질 점수 예측 모델의 성능을 향상시키기 위한 방법으로는 다양한 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 첫째로, 다양한 특징 추출기와 모델 아키텍처를 실험하여 최적의 조합을 찾는 것이 중요합니다. 예를 들어, 다른 사전 훈련된 모델을 사용하거나 다양한 특징 추출 방법을 시도하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 둘째로, 데이터 전처리 및 정제를 통해 노이즈를 줄이고 모델의 학습을 개선할 수 있습니다. 또한, 앙상블 학습이나 다중 모달 아키텍처를 활용하여 여러 모델을 결합하여 성능을 향상시킬 수도 있습니다. 마지막으로, 하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증을 통해 모델을 최적화하고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.