Logistic Regression

로지스틱 회귀

8개 레벨

로지스틱 회귀는 이진 분류 문제를 해결하기 위한 통계적 방법이에요. 독립 변수의 선형 조합을 로지스틱 함수에 통과시켜 확률을 예측해요. 주로 성공과 실패와 같은 두 가지 결과를 모델링하는 데 사용돼요.

로지스틱 회귀 스킬 여정을 시작하세요

8개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

8 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

8개 레벨

전체 8

Lv 1. 기계학습 및 분류 문제의 기본 개념을 알아요

1. 기계학습 개요
2. 지도학습 vs 비지도학습
3. 분류 vs 회귀
4. 이진 분류 문제
5. 손실 함수 개념

연습 문제

1.
사이킷런으로 DecisionTreeClassifier 학습 후 정확도 확인해보기
2.
make_classification으로 가상 데이터 생성 후 분류·회귀 모델 비교해보기

Lv 2. 로지스틱 회귀의 수학적 원리를 설명할 수 있어요

Lv 3. 데이터 전처리와 엔지니어링을 수행할 수 있어요

Lv 4. 파이썬으로 로지스틱 회귀 알고리즘을 구현할 수 있어요

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Lv 5. scikit-learn으로 효율적인 모델을 구축할 수 있어요

Lv 6. 모델 평가 지표와 검증 기법을 활용할 수 있어요

Lv 7. 과적합을 방지하고 규제를 적용할 수 있어요

Lv 8. 다중 클래스 분류 모델을 구현하고 평가할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고