전진 단계적 변수 선택 결과로 다음과 같은 AUC 값이 나왔습니다. 모델에는 변수를 몇 개 포함해야 할까요?
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이 장에서는 로지스틱 회귀의 기초를 배웁니다. 연속형 변수를 사용해 이진 타깃을 어떻게 예측하는지, 그리고 이 모델을 어떻게 해석하고 새로운 사례에 대한 예측에 활용해야 하는지 알아봅니다.
이 장에서는 유용한 모델을 만들기 위해 변수 선택이 왜 중요한지 배웁니다. 또한 로지스틱 회귀에서 전진 단계별 변수 선택을 구현하는 방법과 최종 모델에 포함할 변수 개수를 결정하는 방법을 익힙니다.
현재 연습
이제 좋은 모델을 만드는 방법을 알게 되었으니, 적절한 그래프를 통해 이해관계자가 모델을 사용하도록 설득해야 합니다. 누적 이득 곡선과 리프트 그래프를 구성하고 해석하는 방법을 배웁니다.
비즈니스 환경에서는 구축한 모델의 직관을 설명하는 일이 종종 중요합니다. 실제로 모델과 그 변수가 납득되지 않으면 모델이 활용되지 않을 수 있습니다. 이 장에서는 예측 변수 인사이트 그래프를 통해 모델의 변수와 타깃 간 관계를 설명하는 방법을 배웁니다.
