DataScience with Python_L(3)

binaryLogit.ipynb

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BinaryLogit_teamproject.ipynb

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Regression.ipynb

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Regression(선형 회귀)는 종속 변수가 연속적인 값을 가질 때, 그 값을 예측하는 데 사용되는 통계 모델이다. 예를 들어, 집 가격, 주식 가격, 온도 등의 연속형 변수 값을 예측하는 데 사용된다

BinaryLogit(이진 로지스틱 회귀)는 종속 변수가 두 가지 범주를 가질 때, 그 범주 중 하나에 속할 확률을 예측하는 데 사용되는 통계 모델이다. 예를 들어, 질병이 있는지 여부(예/아니오), 고객이 구매할지 여부(예/아니오)와 같은 이진 결과를 예측하는 데 사용된다. 

이를 바탕으로 gender별 심장 질환 예측에서 중요한 예측 변수를 사용하여 강도 점수를 계산하는 team project를 실시함

자료 참고: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8215833/