2021/02/08 - [논문통계 및 통계공부] - 데이터 사이언스 스쿨 소개
데이터 사이언스 스쿨 소개
2021/02/07 - [논문통계 및 통계공부] - 논문통계 공부방법(로지스틱 회귀분석, 생존분석) 논문통계 공부방법(로지스틱 회귀분석, 생존분석) 안녕하세요 슬기로운 직장생활 블로그 운영자입니다^^
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2021/02/07 - [논문통계 및 통계공부] - 논문통계 공부방법(로지스틱 회귀분석, 생존분석)
논문통계 공부방법(로지스틱 회귀분석, 생존분석)
안녕하세요 슬기로운 직장생활 블로그 운영자입니다^^ 논문 통계 공부방법입니다. 일단 방법론에 대해서 공부해야겠죠, 제일 많이 쓰이는 분석은 로지스틱 회귀분석과 생존분석입니다. 둘 다 GL
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위의 두 글에서 스캐일링에 대해서 설명을 했었는지 기억은 잘 나지 않지만, 분석할 때 꼭 할줄 알아야 하는 것입니다.
datascienceschool.net/03%20machine%20learning/04.03%20%EC%8A%A4%EC%BC%80%EC%9D%BC%EB%A7%81.html
4.3 스케일링 — 데이터 사이언스 스쿨
이 절에서는 회귀분석에 있어 필수적인 스케일링의 목적과 방법에 대해 공부한다. 조건수 보스턴 집값 데이터 예측문제를 statsmodels 패키지로 풀어 summary 리포트를 출력해보자. from sklearn.datasets i
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예제와 그래픽을 통해 너무 쉽게 잘 설명해주셨습니다.
참고하시고, 분석하실 때 설명변수의 스캐일링 및 다중공선성 다루기에 필요한 스킬을 배워보시기 바랍니다.
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