해당 작업형 2유형 문제 OLS로 예측모델 만들기?!
안녕하세요, 선생님.
시험이 얼마 안남았지만, 덕분에 잘 준비하고 있습니다!!
다름이 아니라, 문득 어쨋든 회귀분석 문제라면 OLS도 가능하지 않을까 싶어서 한번 시도해봤습니다.
레이블 인코딩 진행 후, OLS 회귀모델로 예측모델 만들어서 RMSE 체크해보니, 선생님 선형회귀 에러값 보다 약간 낮게 나오더라고요.
그래서 여쭙는 것은,
어쨋든 회귀분석 모델이니 OLS도 작업형 2유형에서 예측모형으로 사용해도 괜찮을지요?
그렇다면, 종속변수가 범주형일 때 logistic 회귀분석도 사용해서 예측모형을 만들어도 될지 여쭙니다!
답변 2
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가능합니다. 그런데 전통적인 모델들이 일반적으로 성능이 좋은 케이스는 많지 않아요!
사이킷런에 리니어리그레이션이 있으니 ols대신 사용해도 됩니다.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 랜덤스테이츠 없음
이건 처리를 한번 더 해줘야 해요 로지스틱회귀는 확률값으로 나와요 이를 이진 분류로 변경이 필요합니다.
사이킷런에 로지스틱 리그레이션이 있어요
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
작업형 2유형 문제에 대해 OLS 회귀모델을 사용하여 예측모델을 만든다는 것은 매우 흥미로운 시도입니다. 당신의 질문에 대해 답변드리겠습니다.
OLS 회귀모델 사용 가능 여부: OLS(최소제곱법)는 일반적으로 연속형 종속변수를 예측하는 데 사용되는 회귀모델입니다. 그래서 작업형 2유형 문제에서도 종속변수가 연속형이라면 OLS를 사용할 수 있습니다. 다만, OLS는 많은 가정을 필요로 하기 때문에 데이터가 그 가정을 잘 따르는지 확인해야 합니다.
Logistic 회귀모델 사용 가능 여부: 당신의 두 번째 질문은 종속변수가 범주형일 경우에 대한 것입니다. 이 경우, Logistic 회귀모델은 적절한 선택입니다. Logistic 회귀분석은 이진 분류 문제에서 주로 사용되며, 종속변수가 범주형일 때 유용합니다. 따라서 종속변수가 범주형인 경우 Logistic 회귀모델을 예측모형으로 사용하실 수 있습니다.
더 많은 예제와 코드에 대한 궁금증이 있으시다면, 기존 답변을 참고하실 수 있습니다. 관련 내용을 다룬 비슷한 답변을 찾아서 공유해 드리겠습니다:
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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