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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

로지스틱 회귀 분석: (구) 예시 문제 작업형3(ver. 2023-2)

작업형3에 로지스틱회긔모형 질문입니다.

해결된 질문

286

이재환

작성한 질문수 3

0

7회때 코딩하던 짬바로 호기롭게 갔다가 광탈했었네요...

아무리 dir help 기능 믿고 가더라도 분류, 분석 등 언제 어느 것을 사용해야하는지 충분히 몸에 익혀야되겠더라고요...

 

7회때 작업형3에서 사용된 로지스틱회귀모형 문제는 강의 중에서는 7회 체험링크와 7회 실제 2번문제에만 있는건가요?

 

7회부터 다시 복기해보려하니 못 본거 같은 기억이... 나네요..

 

다시 강의를 완독해야겠찌만

import statsmodels.api as sm

logit = sm.Logit(종속변수, 독립변수)

 

위 방법과 강의의 아래 방법이랑 같은 방법인가요?

from statsmodels.formula.api import logit

 

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

1

퇴근후딴짓

  1. 네 맞습니다. 로지스틱 회귀는 2개가 맞고요. 빠르게 문제를 풀 수 있는 수준으로 끌어 올리기 위해 집중하고 있어요! 이후 문제가 필요하다면 캐글을 활용해 주세요:)

  2. 네 동일합니다만 사용방식에 차이가 있어요! 그리고 간혹 소수점이 다르게 나오기도 하는데 방식1은 R코드와 동일하다는 것을 검증 했어요. 방식2는 제가 검증까진 하지 못해 방식1을 추천합니다.

    방식1. from statsmodels.formula.api import logit은 R 스타일을 사용하고 있어요! 아래와 같이 사용합니다.

    from statsmodels.formula.api import logit
    model = logit('종속변수 ~ 독립변수1 + 독립변수2 + ...', data=데이터프레임)

     

    방식2. logit = sm.Logit(종속변수, 독립변수)

import statsmodels.api as sm 
logit = sm.Logit(종속변수, 독립변수)

코딩 짬바가 있다면 연습만 하시면 충분히 합격하실거에요

작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?

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작업형 1 -연습문제 4-6

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작업형 1 유형 부분

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