로지스틱 회귀는 입력 변수들로부터 이진 분류를 수행하는 데 널리 사용되는 통계 기법 중 하나입니다. 파이썬 언어는 데이터 분석 및 머신 러닝에 널리 사용되며, 로지스틱 회귀 분석을 수행하기 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 이번 포스트에서는 그 중에서도 scikit-learn 라이브러리를 중점적으로 살펴보겠습니다.

목차

1. scikit-learn 개요
2. 로지스틱 회귀 모델 생성
3. 모델 학습 및 예측
4. 결론

1. scikit-learn 개요

scikit-learn은 파이썬 언어로 작성된 코드를 통해 머신 러닝을 수행할 수 있는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 로지스틱 회귀를 비롯하여 다양한 머신 러닝 모델을 손쉽게 구현하고 사용할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.

2. 로지스틱 회귀 모델 생성

로지스틱 회귀 모델을 생성하는 과정은 scikit-learn 라이브러리를 활용하면 간단합니다. 다음은 로지스틱 회귀 모델을 생성하는 예시 코드입니다:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 로지스틱 회귀 모델 인스턴스 생성
model = LogisticRegression()

3. 모델 학습 및 예측

로지스틱 회귀 모델을 훈련 데이터에 학습시키고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측하는 과정은 아래와 같이 수행할 수 있습니다:

# 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
predictions = model.predict(X_test)

4. 결론

scikit-learn을 사용하면 파이썬을