데이터과학1 파이썬 로지스틱 회귀 분석 - 효과적인 방법 소개 1. 로지스틱 회귀 분석의 개요 로지스틱 회귀 분석은 분류 문제를 다루는 머신러닝 알고리즘 중 하나이다. 로지스틱 회귀는 주로 이진 분류에 사용되며, 출력값이 0과 1 사이의 확률로 나타난다. 로지스틱 함수를 활용하여 입력 변수와 가중치의 선형 결합을 변환하고, 이를 확률값으로 매핑한다. 로지스틱 회귀는 최대우도 추정법을 사용하여 모델을 학습시킨다. 학습이 완료된 모델은 새로운 데이터에 대한 예측을 할 수 있어 실전에서 많이 활용된다. 2. 데이터 전처리 누락된 데이터 처리: 결측값 확인 후 적절히 처리 이상치 처리: 표준편차를 이용하여 이상치 탐지 및 처리 범주형 데이터 처리: 원핫인코딩으로 범주형 변수 변환 3. 모델 학습 데이터 분할: 먼저 데이터를 학습용과 테스트용으.. 2024. 6. 24. 이전 1 다음