 Entraînez un modèle de régression logistique avec des données de crédit.
En utilisant Python, j'ai formé un modèle de régression logistique sur un ensemble de données de crédit. J'ai prétraité les données en imputant les valeurs manquantes et en mettant à l'échelle les données. J'ai ensuite divisé les données en ensembles d'entraînement et de test. Le modèle a été entraîné à l'aide de l'ensemble d'entraînement avec une précision de 87 %. Ce modèle a ensuite été évalué sur l'ensemble de test et avait une précision de 97 %.