Grit

[R] 의사결정나무, decision  tree | rpart::rpart()하단의 목차를 클릭하여 이동할 수 있습니다 :)1. 의사결정나무        1-1. 의사결정나무의 구조        1-2. 알고리즘 요약2. 분할 (CART 기준)        2-1. 목적 함수 (Objective function)        2-2. 실제 예 (회귀 & 분류)3. 튜닝        3-1. Early stopping (조기 종료)        3-2. Pruning4. R 실습 (의사결정나무 분석)        4-1. rpart::rpart()        4-2. 모델 적용        4-3. 의사결정나무 시각화 (rpart.plot())        4-4. 1-SE rule (cp($\alpha..

[R] 로지스틱 회귀분석, Binary logistic regression | stats::glm()하단의 목차를 클릭하여 이동할 수 있습니다 :)1. 로지스틱 회귀        1-1. 결과변수에 따른 세 가지 로지스틱 회귀2. Binary logistic regression        2-1. 로지스틱 회귀 = 선형회귀 + sigmoid function        2-2. logit과 선형성 (2-5와 연계)        2-3. 로지스틱 회귀계수 추정 ($\beta$)        2-4. 회귀계수 유의성 검정 (Wald Test)        2-5. 예측변수의 단위 변화에 따른 결과변수의 승산의 변화3. 로지스틱 회귀의 가정        3-1. 선형성        3-2. 오차의 독립성  ..