인프런 커뮤니티 질문&답변

작업형3은 분석을 해서 서술을 하는 문제가 아니에요

문제에서 알려준 처리 외에는 절대로 하면 안됩니다 🙂

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. flight077님, 질문 주셔서 감사합니다.

로지스틱 회귀 분석에서 모형에 포함되는 독립 변수는 모델의 예측 능력에 매우 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. CustomerID와 같은 식별자 변수는 일반적으로 예측 모델에 사용되지 않습니다. 그 이유는 식별자 변수가 개별 샘플을 구분하는 데는 도움이 되지만, 그 자체로는 종속 변수에 대한 설명력을 가지지 않기 때문입니다. 따라서, CustomerID를 독립 변수로 사용하게 되면 불필요한 노이즈를 생성할 수 있고, 모델의 일반화 능력을 떨어뜨릴 수 있습니다.

해결 방안:

1. CustomerID 제거: 일반적인 규칙으로 모델에서는 식별자와 관련된 변수를 제거하는 것이 일반적입니다. 이는 분석의 정확성을 높이고 불필요한 상관 관계를 제거하는 데 도움이 됩니다.

2. 모델 성능 비교: CustomerID를 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 각각 학습하여 두 경우의 성능을 비교해 보세요. 일반적으로, CustomerID를 포함하지 않은 모델이 더 나은 일반화를 보일 가능성이 높습니다.

유사한 주제에 대한 질문과 답변이 포함된 링크를 아래에 첨부합니다:
- 작업형3 범주형 변수 관련 질문: 변수 선택과 범주형 데이터 처리 관련 설명

추가적인 학습이나 이해를 위해 관련된 질문과 답변을 참고하시고, 필요한 경우 적절한 모델을 구성하시기 바랍니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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