Logistic Regression을 이용한 예측 모델링
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Logistic Regression을 이용한 예측 모델링
Duration: 16 시간
PMLR : PMLR51
SAS/STAT의 Logistic 프로시져를 사용한 예측 모델을 다룹니다.
이 과정은 예측 모델을 생성하는데 있어 필요한 결측값 처리 및 변수 선택, 모델평가 등에 대한 효과적인 기법 등을 학습합니다.

Learn How To
  • 예측 모델링
  • 모형의 적합
  • 입력 변수의 준비
  • 모형의 성능 평가
    • Who Should Attend
    이 과정은 SAS 프로그래밍 경험을 가진 예측 모델러 및 데이터 분석가 분들을 대상으로 합니다. 데이터베이스 마케팅, 신용 위험 평가 등에 적용할 수 있는 예측 모델을 구축하는 방법을 주로 다루므로, 추론 통계학에 관심 있는 생물 통계학자 또는 전염 병리학자는 범주형 자료분석: Logistic Regression 과정을 수강하시기 바랍니다.
    Prerequisites
    이 과정 참석 전에 아래의 내용이 가능해야 합니다.

    ;
  • SAS 프로그램 실행 및 SAS 데이터셋 생성
  • SAS 소프트웨어를 사용하여 통계 모형 구축
  • 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대한 개념 및 기초 분석
    • SAS Products Covered
    SAS/STAT
    Course Outline
    예측 모델링
  • 예측 모델의 비즈니스 응용
  • 분석적 어려움
    • 모형의 적합
  • 모수 추정
  • Over Sampling에 대한 보정
    • 입력 변수의 준비
  • 결측값 처리
  • 범주형 입력 변수의 처리
  • 변수의 군집화
  • 서브셋 선택
    • 모형의 성능 평가
  • ROC 곡선 및 리프트 그래프
  • 최적의 경계값 결정
  • K-S 통계량

    • Live Instructor Dates SOLD SEPARATELY
    DATES ▼ LOCATION ▲
    ▼    		 TIME ▲
    ▼    		LANGUAGEEVENT FEE
    18-21 NOV 2025Live Web, US1:00 PM-4:30 PM ESTEnglish2,000 USD

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