[Day 26] Logistic Regression

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Warm-up

• Logistic Regression

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Note

• 분류 평가지표
  • Accuracy
• Logistic Regression
• Odds : 실패확률에 대한 성공확률의 비
• 중복 샘플 확인

df.duplicated()

• 중복 샘플 제거

df.drop_duplicates(inplace = True)

• 훈련 / 검증 / 테스트 분리

from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(df, train_size = 0.8, test_size = 0.2, random_state = 2)
train, val = train_test_split(train, train_size = 0.8, test_size = 0.2, random_state = 2)

• 정확도

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logistic = LogisticRegression(max_iter=1000)
logistic.fit(X_train, y_train)

print('검증세트 정확도', logistic.score(X_val, y_val))

• 타겟 데이터 분산 확인

submission.value_counts(normalize = True)

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
sns.countplot(x=y_pred_test)

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Review

오늘은 분류 모델에 대해서 배웠는데 확실히 점점 어려워지고 재밌어지는거 같다.

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참고

https://www.youtube.com/watch?v=yIYKR4sgzI8&feature=youtu.be