2-2 오즈비 질문
안녕하세요 강사님 2-2에서 오즈비를 np.exp(model.params['HasPhoneService'])를 통해서 구했는데 강사님과 제 답이 달라서 질문드립니다. 저는 0.692가 나왔습니다
0.701이 나오려면 np.exp에 model.summary() 통해서 HasPhoneService의 회귀계수 -0.3681을 직접 복붙해 넣으면 0.701이 나오더라구요..
어디서 잘못된건지, 시험에서는 어떤 방식을 써야할지 모르겠어 여쭤봅니다ㅠ
답변 3
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모형에 CustomerID 를 추가하셔서 0.692가 나올거에요
문제에 독립변수에 해당이 안되어있어서 제외하시고 실행하시면 정상적으로 나올겁니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jinkyung0103님.
오즈비(odds ratio) 계산과 관련하여 질문을 주셨네요. 질문에서 제시하신 바와 같이, 로지스틱 회귀 모델에서 오즈비는 특정 변수의 계수를 지수 함수 (np.exp)를 사용하여 계산하게 됩니다. 일반적인 방법은 모델의 summary에서 계수를 확인한 뒤, 해당 계수를 이용하여 오즈비를 계산하는 것입니다.
np.exp(계수): 모델 요약 정보를 통해 확인한 계수를 직접 사용하여 오즈비를 계산합니다. 이는 수작업으로 계수를 복사한 후 계산해볼 수 있습니다.np.exp(model.params['변수명']): 특정 변수의 오즈비를 계산할 때, 모델의 파라미터에서 직접 계수를 참조하여 계산할 수 있습니다. 이 방법은 보통 자동화된 스크립트에서 많이 사용되며, 중간에 실수가 없도록 명확하게 코드로 작성된 경우입니다.
제가 생각하기에, 두 결과가 다른 이유는 오즈비를 계산하기 위한 참조 계수 값이 일치하지 않기 때문일 수 있습니다. 계수를 직접 복사하여 사용할 때와 모델의 파라미터로 가져올 때 결과가 다르다면, 스크립트상의 누락이나 일부 계산상의 오류가 있을 수 있습니다.
이와 관련된 더 많은 정보는 다음의 질문과 답변을 참고하실 수 있습니다:
- 이번 빅분기 실기 8회 (오즈비 관련): 오즈비 계산과 관련된 다양한 방법과 사례를 제공합니다.
질문에서 다루고 있는 문제가 강의 자료나 스크립트 내의 오류일 가능성도 있으므로, 강사님께 해당 내용을 직접 점검 부탁드리는 것도 좋은 방법입니다.
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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