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작업형3은 회귀와 로지스틱 회귀는 알고 가는 것이 좋습니다.

회귀 ols()

로지스틱회귀 logit()

으로 학습(적합) 후 summary()만 출력하는 코드 알고가도 맞출 수 있는 문제 2개는 될거에요!

(캐글에 있는 회귀문제와 로지스틱 회귀 문제 포함)

from statsmodels.formula.api import ols

# 예시 데이터셋: df
# - 독립변수: X1, X2, X3
# - 종속변수: Y

# 회귀 분석
model_ols = ols('Y ~ X1 + X2 + X3', data=df).fit()

# 결과 요약 출력
print(model_ols.summary())

from statsmodels.formula.api import logit

# 예시 데이터셋: df
# - 독립변수: X1, X2, X3
# - 종속변수: Y (0 또는 1인 이진 변수)

# 로지스틱 회귀 분석
model_logit = logit(formula='Y ~ X1 + X2 + X3', data=df).fit()

# 결과 요약 출력
print(model_logit.summary())

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

yhjang님의 질문에 감사드립니다. 작업형 3에 대한 학습 방향을 찾고 계신 것 같은데요, 관련된 내용을 찾아보았습니다.

작업형 3은 말씀하신 것처럼 범위가 넓어 준비 자체가 어려운 부분이 많습니다. 그러나 특정 유형의 문제나 기본적인 개념들을 집중적으로 학습하는 것이 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 회귀분석이나 가설검정과 같은 꼭 알아야 할 주제들을 익히는 것이 중요합니다.

아래 유사한 질문과 답변을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:

• “작업형3 공부 방법 및 준비 팁”: 작업형 3을 효율적으로 준비하기 위한 전략에 대한 지식공유자의 조언을 들어볼 수 있습니다. 비록 모든 내용을 다루기는 어렵지만, 중요한 핵심 개념을 파악하고 관련 문제를 반복해서 풀어보는 방법이 제안됩니다.

• ”[학습법] D-10 남은상태에서 작업형3은 어떻게 준비해야할까요?”: 이 게시물에서는 작업형 2에 대한 집중의 중요성과 작업형 3의 기본적인 준비 전략에 대한 조언을 확인할 수 있습니다.

작업형 3을 효과적으로 준비하기 위해선 주요 문제 유형과 기초 개념 위주로 학습을 권장드립니다. 강의의 남은 부분을 빠르게 수강하시고, 적절한 추가 문제풀이와 함께 연습해 보세요.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.