inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

9회 기출유형(작업형3)

9회 작업형3 문제 2-1

해결된 질문

73

박재은

작성한 질문수 4

0

9회 작업형3 문제 2-1에서 로지스틱 회귀 모형을 적합할 때 독립 변수 중

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()

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

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.

0

인프런 AI 인턴

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:

  1. 작업형3 범주형 변수 관련 질문
  2. 로지스틱 회귀 모형 문제에서 질문 드립니다.
  3. 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.

1유형 강의 다 나간 후 어떻게 할까요?

0

12

1

점수차가 많이 나는데 따로 하신게 있으신가요?

0

8

1

작업형1 모의문제 4번에 3)문제 질문

0

18

2

이상치 전처리 작업

0

25

2

평가결과값 문의

0

28

2

시계열 데이터 날짜와 시간 format

0

34

2

평가지표 F1 스코어 질문드립니다.

0

27

2

작업형 2 기출7회분에서

0

38

2

작업형2 모의문제1 (30강)

0

34

2

수강 기간 연장 문의 드립니다.

0

41

2

수강 계획과 관련해 문의 드립니다.

0

30

2

작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?

0

50

2

작업형 1 -연습문제 4-6

0

38

2

작업형 1 유형 부분

0

42

2

작업형 1 (삭제예정, 구 버전)

0

51

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

38

2

2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩

0

37

3

수강기간 연장 문의드립니다.

0

44

2

인덱스 슬라이싱

0

37

2

질문 드립니다.

0

50

2

강의 내용 관련 질문드립니다~

0

46

2

수강 연장 문의

0

63

2

강의자료 일괄 다운로드

0

62

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

48

2