Treinar um modelo de regressão logística com dados de crédito.
Usando Python, treinei um modelo de regressão logística em um conjunto de dados de crédito. Eu pré-processei os dados imputando valores ausentes e escalando os dados. Eu então dividi os dados em conjuntos de treinamento e teste. O modelo foi treinado usando o conjunto de treinamento com uma precisão de 87%. Este modelo foi então avaliado no conjunto de teste e teve uma precisão de 97%.