강의

멘토링

커뮤니티

인프런 커뮤니티 질문&답변

LJM님의 프로필 이미지
LJM

작성한 질문수

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[작업형3] 9. 로지스틱 회귀

임계값의 범위가 헷갈립니다.

해결된 질문

작성

·

28

0

이전에 질문에서 p-value 범위에 대해 답변해 주셔서 감사합니다.

p-value < 유의수준 : 귀무가설 기각

p-value >= 유의수준: 귀무가설 채택

 

로지스틱 회귀에서 임계값은 범위는

pred > 임계값 = True

pred <= 임계값 = False

이렇게 이해해도 될까요?

답변 2

0

퇴근후딴짓님의 프로필 이미지
퇴근후딴짓
지식공유자

임계값은 수정가능한 숫자 입니다.

0.5가 일반적이에요 또는 문제에서 임계값을 0.6, 0.7로도 설정할 수 있겠죠

이것을 문제로 출제 한다면 이상, 이하, 미만 등을 표시해 임계값에 대한 기준은 문제에서 명시할거에요!

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. LJM님.

로지스틱 회귀에서 임계값(threshold)의 개념과 p-value 사용에 대한 차이에 대해서는 꼭 짚고 넘어가야 합니다. 두 가지 모두 중요한 주제이며, 적절한 활용이 매우 중요합니다.

  1. p-value는 주로 가설검정에서 사용됩니다. 일반적인 해석은:

    • p-value < 유의수준: 귀무가설을 기각 (즉, 대안가설을 채택)
    • p-value >= 유의수준: 귀무가설을 채택
  2. 로지스틱 회귀와 임계값(Threshold):

    • 로지스틱 회귀에서 모델이 출력하는 값은 확률입니다. 이 값을 특정 임계값과 비교하여 True/False를 결정하게 됩니다.
    • pred > 임계값: Positive 클래스(예: 1)로 분류
    • pred <= 임계값: Negative 클래스(예: 0)으로 분류

귀하의 질문은 이 임계값과 관련된 것으로 보입니다. 일반적으로 로지스틱 회귀 모델에서는 예측 확률이 임계값보다 클 때 Positive 클래스로 간주합니다. 따라서 귀하의 이해대로 해석하시면 됩니다.

유사한 주제를 다룬 기존 게시물을 참고하시면 더욱 도움이 될 수 있습니다:

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.

LJM님의 프로필 이미지
LJM

작성한 질문수

질문하기