문제 2-2 오즈비 계산
# 1) 오즈비 계산
import numpy as np
1. np.exp(-0.3558) : 0.7006127287696858
2. np.exp(model.params['HasPhoneService']) : 0.7005907598948918
영상에서는 2처럼 풀이하셨는데 1로 풀어도 괜찮을까요?답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김근영님.
오즈비(odds ratio) 계산에 관한 질문을 주셨네요. 말씀하신 것처럼 오즈비는 주로 로지스틱 회귀 모델에서 계수를 기반으로 계산됩니다. 일반적으로 다음과 같습니다:
np.exp(계수): 이는 오즈비를 계산하는 표준적인 방법입니다. 오즈비는 지수 함수(exp)를 사용하여 특정 변수의 계수가 변화시킬 상대적인 가능성을 나타냅니다.np.exp(model.params['변수명']): 이 방법은 모델의 특정 변수에 대한 계수를 직접 가져와서 오즈비를 계산하는 방법이며, 특정 변수의 계수를 직접적으로 활용할 수 있습니다.
두 방법 모두 본질적으로 동일한 오즈비를 계산하고, 사용하는 방법에 차이가 날 뿐 본질적인 차이는 없습니다. 따라서 영상에서 사용한 2번 방법을 사용해도 되며, 이미 계산된 값을 알고 있다면 1번 방법으로도 충분히 가능합니다.
유사한 질문과 답변이 포함된 내용을 추천해드리겠습니다. 보다 구체적인 예시와 설명은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다:
- 이번 빅분기 실기 8회 (오즈비 관련): 오즈비 계산과 관련된 다른 방법과 경우를 다룬 질문입니다.
- 섹션10. 예시문제 작업형3에서 오즈비 질문 드립니다: 오즈비를 여러 방식으로 계산하는 사례 등을 확인할 수 있는 질문입니다.
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.
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