머신러닝의 다양한 모델에 대해 알아보고, 훈련, 평가, Gridsearch를 이용한 최적의 파라미터 찾는 방법 등을 알아본다. 목차1. Model Building★ 모델 설계 및 학습from sklearn.linear_model import LogisticRegressionlr = LogisticRegression()lr.fit(X_train, y_train)array([1., 1., 0., ..., 1., 1., 0.]) ★ 예측y_pred = lr.predict(X_test)y_predarray([1., 1., 0., ..., 1., 1., 0.]) 2. 피처 중요도1) feature importance 확인하기★ coef 절대값이 클 수록 해당 피처의 중요도 높음lr.coef_ : 회귀..
