Логистическая регрессия — это довольно распространенный алгоритм машинного обучения, который используется для прогнозирования категориальных результатов. В этом сообщении блога я покажу вам процесс создания модели логистической регрессии в Python с использованием Jupyter Notebooks. Мы будем использовать набор данных «Титаник» от kaggle, который представляет собой набор точек данных, включая возраст, пол, стоимость билета и т. д., всех пассажиров на борту «Титаника». Набор данных имеет 891..