• 단순선형회귀, 다중선형회귀
• 다항회귀

• 릿지회귀(Ridge), 라쏘회귀(Lasso)
• 엘라스틱넷 회귀(ElasticNet)

• Accuracy, Error Rate (Scikit-learn)
• Precision, Recall (Scikit-learn)

• F1 Score, F-Beta Score (Scikit-learn)

• AUROC, AUPRC (Scikit-learn)

• 로지스틱 회귀 (Scikit-learn)
• k-NN (Scikit-learn)
• SVM (Scikit-learn)

• Decision Tree (Scikit-learn)
• Random Forest (Scikit-learn)

• AdaBoost, Gradient Boosting (Scikit-learn)
• XGBoost, LightGBM (XGBoost, LightGBM)

• Holdout (Scikit-learn)
• k-Fold (Scikit-learn)
• Stratified k-Fold (Scikit-learn)

• LOOCV (Scikit-learn)
• Time Series Cross Validation (Scikit-learn)

• Drift 탐지 및 대응
• 성능 하락 대응 방법

• 평균, 중앙값, 최빈값
• 분산, 표준편차, 사분위수
• 왜도, 첨도

• 히스토그램, 박스플롯, 막대그래프 등

확률분포 종류:

• 정규분포, t분포, z분포, F분포
• 베르누이분포, 이항분포, 포아송분포

통계적 추정:

• 신뢰도, 표준오차
• 모평균 추정(z추정, t추정)
• 모비율 추정

가설 검정 종류:

• 귀무가설/대립가설, 유의수준, p-value
• 검정 오류 종류 (Type I, Type II)

평균값 검정:

• 단일표본 t-검정
• 독립표본 t-검정
• 대응표본 t-검정

기타 검정:

• 비율 검정
• 분산 검정 (F-test, 등분산 검정)
• 상관성 검정
• 회귀분석