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지도 학습 R에서

업데이트됨 2026. 3.
다양한 지도 학습 모델의 매개변수를 생성, 탐색, 평가 및 조정합니다.
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트랙 설명

지도 학습 R에서

지도 학습 방법은 데이터 과학 여정에서 핵심적인 요소입니다. Tidyverse의 도구를 활용하여 머신러닝 모델을 생성, 탐색 및 평가하는 방법을 알아보세요. 이 과정에서는 다중 회귀 및 로지스틱 회귀 기법, 트리 기반 모델, 서포트 벡터 머신에 대해 배우게 됩니다. 마지막으로, 모델의 성능을 향상시키기 위해 매개변수를 조정하는 방법을 배우게 됩니다.

필수 조건

이 과정에는 사전 요구 사항이 없습니다.
  • Course

    1

    Machine Learning in the Tidyverse

    Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

  • Course

    여러 설명 변수를 사용해 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 수행하는 방법을 학습합니다.

  • Project

    보너스

    Assessing the Effectiveness of Medical Treatments

    Use logistic regression to determine which treatment procedure is more effective for kidney stone removal.

지도 학습 R에서
6 courses
트랙
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