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파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 분류분석 - 로지스틱 회귀 실습1

로지스틱 회귀 분석의 기초 이해와 분류 분석을 위한 기초 평가 지표들을 활용하여 이진 분류 모델을 구현 LogisticRegressionAPI의 Method(함수) - fit(X, y) : 학습 데이터를 이용하여 모델의 회귀계수와 편향 학습 - predict(X) : 모델에 테스트 데이터를 입력하여 계산된 예측값 반환 - score(X, y) : 모델에 테스트 데이터를 입력하여 모델의 성능지표(정확도) 반환 LogisticRegressionAPI의 Attribute(속성) - coef_: 학습된 모델의 회귀 계수(W) - intercept_: 학습된 모델의 bias(b) 결론 : Count가 500 이상인 데이터 만을 학습시켜, 데이터의 불균형으로 모델의 Accuracy는 높지만 Precision과 Re..