데이터 사이언스 공부할래

타이타닉 데이터와 BMI 데이터를 활용하여 하이퍼파라미터를 조정해보며, 로지스틱 회귀를 실습해본다. 로지스틱 회귀 주요 하이퍼파라미터 penalty: 사용될 규제(regularization) 유형을 지정하며, 기본값은 'l2'이다.'l1': L1 규제(Lasso), 'l2': L2 규제(Ridge), 'elasticnet': L1과 L2의 결합, 'none': 규제 없음 dual: 듀얼 형식을 사용할지 여부를 지정하며, 기본값은 False이고, 주로 샘플 수가 특성 수보다 많은 경우에 False로 설정한다. tol: 종료 기준을 설정하는 데 사용되는 허용 오차로, 기본값은 1e-4이다. C: 규제 강도를 설정하며, 값이 작을수록 강한 규제를 의미하고, 기본값은 1.0이다. fit_intercept: 절편..