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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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  "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d",
  "translation_date": "2025-09-03T22:31:17+00:00",
  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md",
  "language_code": "ko"
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# 회귀 재시도

## 지침

이 강의에서는 호박 데이터의 일부를 사용했습니다. 이제 원래 데이터를 다시 사용하여, 정리되고 표준화된 전체 데이터를 활용해 로지스틱 회귀 모델을 만들어 보세요.

## 평가 기준

| 기준      | 우수한 사례                                                          | 적절한 사례                                                  | 개선이 필요한 사례                                          |
| --------- | -------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
|           | 잘 설명되고 성능이 우수한 모델이 포함된 노트북이 제출됨               | 최소한의 성능을 보이는 모델이 포함된 노트북이 제출됨         | 성능이 부족한 모델이 포함된 노트북이 제출되거나 제출되지 않음 |

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**면책 조항**:  
이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 신뢰할 수 있는 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임을 지지 않습니다.