작업형 3 - 로지스틱 회귀 질문입니다.
위 문제에서, 독립변수로 income, 종속변수로 purchase 를 사용해 logit 로지스틱 회귀 모델을 만들어 학습하고나서, 예측을 할 때, test 의 test["income"] 을 predict( ) 함수 안에 넣어야 하는거 아닌가요?
캐글 풀이에서는 test 전체를 넣어서 혼란이 옵니다.
그리고 
이 문제에서 모델의 유의확률을 구하라고 했는데요.
특정 독립변수의 PVALUE 가 아니라 모델의 P VALUE 이므로 위 model.summary() 에서 오른쪽 아래 쯤에 있는 LLR p-value 아닌가요?
이 문제에서는 단순선형회귀라서 독립변수 income 의 p value와 LLR-P value 가 같긴 합니다만,
만약 독립변수가 여러 개 이고, 모델의 pvalue를 구하라고 하면 LLR- P VALUE 가 맞을까요?
답변 1
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test["income"]는 제외가 필요해요. 정답을 넣게 되면 답을 알고 시험을 보는 것이라 점수는 100점 만점에 100점이 나옵니다. income을 제외한 예측값과 income(실제값)의 비교로 성능을 평가합니다.
모델의 전체 유의확률(P-value)은 말씀하신 LLR- P VALUE가 맞습니다. 🙂
합격 응원합니다.
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아 강사님.
첫 번째 질문에서,
income 이 독립변수이고 purchase 가 종속변수입니다.
학습에서 income하나만 이용해 purchase 를 예측하는 로지스틱 회귀 모형을 만들고,
테스트 데이터로 예측하라고 하는데,
저는 test데이터의 income 컬럼 하나만 가지고 예측을 했습니다. ( 학습에서 독립변수가 income 하나 이므로)
그러나 캐글 풀이에서는 income 만 하는 것이 아니라 test 전체를 넣어서 이 부분에 대해서 질문드렸습니다!!...
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