이번 글에서는 지난번 전처리 및 EDA를 거쳐 준비된 데이터를 기반으로,로지스틱 회귀(Logistic Regression) 모델을 활용해 신용 연체 가능성을 예측해본 과정을 정리합니다. from sklearn.model_selection import train_test_split# 타겟 분리X = train_df.drop(columns=['SeriousDlqin2yrs', 'Unnamed: 0']) # ID 컬럼도 제거y = train_df['SeriousDlqin2yrs']# 학습용 / 검증용 데이터 분리X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)# 1. 스케일..