9회 작업형3 문제 2-1

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 9회 작업형3 문제 2-1에서 로지스틱 회귀 모형을 적합할 때 독립 변수 중 MonthlyCharges (월 사용 요금) CustomerTenure (고객 유지 기간) HasPhoneService (전화 서비스 이용 여부) HasTechInsurance (기술 보험 가입 여부) HasPhoneService, HasTechInsurance는 '여부'에 대한 것이고 결과값도 0,1로 나타나니 범주형으로 간주해야 하는 것은 아닌가요? 저는 이런 식으로 C()로 묶어서 적합했는데, 풀이에서는 그렇게 하지 않으셨어서, 어떻게 하는 게 맞는지 문의드립니다. from statsmodels.formula.api import logit model = logit('Churn ~ MonthlyCharges + CustomerTenure + C(HasPhoneService) + C(HasTechInsurance)', data=df).fit()

퇴근후딴짓 · Answer

좋은 질문 감사합니다! 🙂 정리하면 숫자인데 C() 사용여부는 결과가 달라질 수 있어요 이에 문제에서 이 컬럼 범주형이에요! 라는 말이 없다면 👉 명시가 없으면 C() 사용하지 않는다 👉 명시되어 있으면 C() 사용한다 로 정리하겠습니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 박재은님, 질문 주셔서 감사합니다. HasPhoneService와 HasTechInsurance 같은 변수는 일반적으로 0과 1로 표현될 수 있는 이진형 변수입니다. 로지스틱 회귀에서는 이러한 변수들을 특별히 범주형으로 감싸지 않아도 모델링에 문제가 발생하지는 않습니다. 그러나, 경우에 따라 C()로 감싼다면 데이터가 명확하게 범주형임을 시스템에 나타낼 수 있어 해석에 도움이 될 수 있습니다. 연속형 변수와 범주형 변수를 구분하는 방법은 문제의 문맥 및 분석 하려는 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서, 본인이 진행 중인 분석 문맥에 따라 각 변수의 역할을 명확히 이해하고 적절히 처리하는 것이 중요합니다. 관련된 주제에 대한 유사한 질문과 답변은 다음 링크를 참고하세요: 작업형3 범주형 변수 관련 질문 로지스틱 회귀 모형 문제에서 질문 드립니다. 작3 회귀분석 범주형데이터처리 각 링크를 통해 설명된 내용을 바탕으로, 선택 가능한 적절한 방법을 결정하시기 바랍니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.