해결된 질문
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3-1번을 강의와는 다르게 다음과 같이 작성해봤습니다....
답이 다르게 나오던데.. 혹시 어떤 부분이 잘못되었는지 알려주실 수 있나여???
※ x_train에는 gender 컬럼 제외시켰고, y_train은 gender컬럼만 입니다.
import statsmodels.api as sm
x_train = sm.add_constant(x_train)
model = sm.Logit(y_train, x_train).fit()
print(round(np.exp(model.params['weight']),4))
답변 1
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logit()은 상수항을 자동으로 추가하고
질문주신 Logit은 상수항을 수동으로 추가해야 합니다. 수동으로 처리할 때 그 처리 방식이 약간의 차이가 있을 수 있어요!
일반적인 상황에서는 큰 문제가 있는 차이가 아니지만 정답이 있는 시험에서는 이럴 경우 논란이 있을 것 같네요!
결론적으로 Logit방식은 틀린것은 아니나 빅분기에서는 추천하지는 않습니다.
그 근거로
제가 만든 문제는 R과 비교를 모두 하고 있어요!
시험에서는 R과 파이썬이 같은 결과가 나와야 합니다.
R에서도 1.0047이 나옵니다.