데이터 과학을 위한 통계: 데이터 분석에서 머신러닝까지 50가지 핵심 개념

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데이터 과학을 위한 통계

로그 스케일이다 보니, 계수가

1

만큼 증가할수록 결과적으로 오즈비는

exp

(

1

)≈

2

.

72

만큼 증

가한다.

그림

5-3

오즈비와 로그 오즈비 사이의 관계

수치형 변수

X

에 대해서도 마찬가지로 비슷한 의미를 갖는다.

X

에서 단위 크기만큼 변화할 때

오즈비에서의 변화를 생각할 수 있다. 예를 들면 소득에 대한 상환 비율이

5

에서

6

만큼 증가했

다고 하면,

exp

(

0

.

08244

)≈

1

.

09

만큼 연체할 오즈비가 증가한다. 변수

borrower

_

score

는

대출자의 신용도를 나타내며

0

(낮음)에서

1

(높음)까지 변화한다. 현재 연체 중인 최악의 차용

인에 대한 가장 우수한 차용인의 오즈비는

exp

(-

4

.

63890

)≈

0

.

01

정도로 훨씬 더 적다. 즉,

가장 신용이 불량한 차용인의 연체 위험도는 신용이 가장 좋은 차용자에 비해

100

배 정도이다!

5.3.6

선형회귀와 로지스틱 회귀: 유사점과 차이점

다중선형회귀와 로지스틱 회귀는 공통점이 많다. 두 가지 모두 예측변수와 응답변수를 선형 관

계로 가정한다. 가장 좋은 모델을 탐색하고 찾는 과정도 아주 유사하다. 대부분의 선형모형에

서, 예측변수에 스플라인 변환을 사용하는 방법은 로지스틱 회귀 설정에서도 똑같이 적용할 수

있다. 하지만 로지스틱 회귀는 아래 두 가지 점에서 근본적인 차이가 있다. ...