Pemodelan Regresi Logistik

Regresi Logistik adalah suatu metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen (variabel terikat) biner dengan satu atau lebih variabel independen (variabel bebas).

Regresi Logistik mengandung konsep-konsep kunci yang menjadi dasar pemahaman dan penerapannya.

Setelah memahami dasar-dasar teoritis Regresi Logistik, sekarang saatnya untuk menerapkannya menggunakan Python.

Fungsi loss pada Regresi Logistik adalah fungsi yang digunakan untuk mengukur sejauh mana prediksi model menyimpand dari nilai sebenarnya pada data pelatihan.

Setelah melatih model Regresi Logistik, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi kinerjanya.

A. Pemahaman Data # 1.

1. Dasar-Dasar Regresi Logistik # Konsep Dasar: # Regresi Logistik adalah metode statistik untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen biner dengan satu atau lebih variabel independen.

Sebelum lanjut ke materi berikutnya, silahkan kamu kerjakan quiz berikut untuk menguji pemahaman kamu tentang materi ini.

1. Implementasi Regresi Logistik menggunakan Scikit-Learn # Buatlah program Python yang menggunakan scikit-learn untuk melakukan Regresi Logistik pada dataset sederhana.