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이진분류기의 평가 이진 분류를 위해 로지스틱 모델을 사용합니다. 모델 생성을 위해 사용한 데이터셋은 pima-indians-diabetes.csv로서 Kaggle 에서 가져올 수 있습니다. 이 파일은 .csv 형식이므로 pandas.read_csv("경로")를 통해 호출할 수 있습니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, roc_auc_score from sklearn.metrics import f1_score, confusion_matrix, precision_recall_curve, roc_curve from sklearn.preprocessing import StandardScaler, Binarizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv') data.head(3) preg plas pres skin test mass pedi age class 0 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 1 1 85 66 29 0 26.6...