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데이터 과학을 위한 통계(2판)
book

데이터 과학을 위한 통계(2판)

by 이준용, 피터 브루스, 앤드루 브루스, 피터 게데크
May 2021
Beginner to intermediate
380 pages
9h 22m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 데이터 과학을 위한 통계(2판)
242
데이터 과학을 위한 통계
drop_first=True)
y = loan_data[outcome]
logit_reg = LogisticRegression(penalty=’l2’, C=1e42, solver=’liblinear’)
logit_reg.fit(X, y)
R
과 달리 사이킷런은
y
에서 하나의 값(상환 혹은 연체 )으로 클래스를 결정한다. 내부적으로
클래스를 알파벳순으로 정렬 (
default
0
paid
off
1
)한다. 이것은
R
에 사용된 요인 (
paid
off
0
default
1
)과는 반대 방향이므로 계수 부호가 반대로 나오는 것을 볼 수 있다.
predict
메서드는 클래스 라벨을 반환하고
predict
_
proba
logit
_
reg
.
classes
_
속성에
서 사용 가능한 순서로 확률을 반환한다.
5.3.3
일반화선형모형
일반화선형모형
generalized
linear
model
(
GLM
)은 다음 두 가지 주요 구성 요소로 특징지어진다.
확률분포 또는 분포군 (로지스틱 회귀의 경우 이항분포 )
응답을 예측변수에 매핑하는 연결 (혹은 변형 ) 함수 (로지스틱 회귀의 경우 로짓 )
분명히, 로지스틱 회귀는
GLM
의 가장 널리 알려진 일반적인 형태이다. 데이터 과학자는 다른
유형의
GLM
을 접할 것이다. 때로는 로짓 대신에 로그 연결 ...
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