[빅데이터 분석기사] 실기 7회 - 3유형 로지스틱 회귀분석

 

문제

**train 데이터로 target을 종속변수로 로지스틱 회귀를 진행할 때 age 컬럼의 오즈비를 구하여라**

 

ㅇ ㅏ.. 3유형 코드 그대로 따라가면 될줄 알았는데 문제가 안 풀림.. coef 값이 다름 왜..?

 

 

statsmodels 라이브러리 이용

import statsmodels.api as sm

train=df.iloc[:210].reset_index(drop=True)
test=df.iloc[210:].reset_index(drop=True)

x=train.drop(columns=['target'])
y=train['target']

x=sm.add_constant(x)
model2=sm.Logit(y,x).fit()
summary=model2.summary()
print(summary)

result3=np.exp(-0.0056)
print(result3)

 

답 : 0.9944156507715979 (정답)

 

 

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

train = df.iloc[:210].reset_index(drop=True)
test = df.iloc[210:].reset_index(drop=True)

print(x.info())

# 종속변수와 독립변수 설정
x = train.drop('target', axis=1)
y = train['target']

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model=LogisticRegression(penalty=None)
model.fit(x,y)

print(np.round(model.coef_,4))
result=np.exp(model.coef_[0,0])
print(result)

 

답:0.9576080077754119

 

애초에 coef_ 값이 둘이 다르게 나옴.. 왜..?

이걸로 시간을 한시간 넘게 잡아먹음 ㅠㅠ... 이따가 풀이할 예정

일단 다른 문제부터 풀자

 

 

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변수가 다양해지면서 나오는 오류 였음..

시험에서는 이러한 오류가 나오지 않는 데이터가 나오겠지