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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

로지스틱 회귀 분석: (구) 예시 문제 작업형3(ver. 2023-2)

범주형 변수 처리

해결된 질문

75

megan

작성한 질문수 2

0

안녕하세요. 언제나 수고가 많으십니다 :)

ols나 logit 모델을 만들 때, 문제에서 '해당 변수가 범주형이라고 명시되어 있는 경우'에만 변수에 C()를 감싸주라고 하셨는데요!

제가 궁금한 부분은 '<<명시>>가 정확히 무엇인지' 입니다.

 

예를 들어 시험 환경의 문제를 보면 아래와 같이 표현되어 있는데요.

위의 표현은 Pclass가 범주형이라고 명시되어 있는 것이라고 이해하고, Pclass 사용 시 C()로 감싸주면 될까요?

아니면 말그대로 문자로 "이 변수는 숫자이지만 범주형입니다."라고 적힌 것만 명시로 받아들어야 하나요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

안녕하세요!

우선 작업형3은 정답이 있는 문제로

문제에서 명확하게 제시한 작업만 하는 것이 맞습니다.

 

위와 같은 케이스가 실제 문제에서 나오면

이의 제기할 여지가 너무 크기 때문에 (둘다 정답 처리 되겠죠)

데이터에 1등석, 2등석, 3등석이라고 문제로 들어가 있을 것 같아요!

문자면 자동으로 처리 됩니다.

 

0

인프런 AI 인턴

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

범주형 변수를 처리할 때 문제에서 ‘명시’했다는 것은 문제가 특별히 그 변수를 어떻게 해석해야 하는지에 대한 정보를 제공하는 것을 의미합니다. 명시 여부는 다양한 표현 방식으로 제공될 수 있으며, 굳이 “이 변수는 숫자이지만 범주형입니다.“와 같은 명확한 문구가 있어야만 하는 것은 아닙니다.

예를 들어, 시험 환경에서 “Pclass: 좌석 클래스 (1: 1등석, 2: 2등석, 3: 3등석)“과 같은 설명이 있다면, 이는 각 숫자가 단순히 수치적인 의미를 갖는 것이 아니라 서로 다른 범주(class)를 나타낸다는 것을 이해할 수 있습니다. 따라서 Pclass는 범주형 변수로 해석할 수 있으며, 이런 경우에는 C(Pclass)로 감싸주는 것이 좋습니다.

이와 관련해 유사한 질문이 논의된 게시물이 있습니다:
- “회귀분석에서 범주형 변수를 C()로 처리해야 하는 이유”
- “범주형 변수 처리 관련 질문”

위 링크들은 범주형 변수를 어떻게 처리해야 하는지에 대한 좋은 자료가 될 수 있으니 참고하시면 더 깊이 있는 이해에 도움이 될 것입니다.

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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