인프런 커뮤니티 질문&답변

"안 구해도 된다"라고 말하긴 어렵습니다.

다만 시험에서 출제 가능성이 높은 부분을 다루려고 노력하고 있습니다. 🙂

교호작용은 심화 문제로 판단되며, 100점을 목표로 하는 과정은 아니기에 생략하겠습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

rainyshiny님께서 질문하신 로지스틱 회귀 모델에서 독립변수의 교호작용에 관한 문의는 로지스틱 회귀 분석의 일반적인 접근 방식에서도 중요합니다. 교호작용 항을 포함할 것인가에 대한 결정은 분석 목표와 데이터의 특성에 크게 의존합니다.

교재 및 지식공유자님의 강의에서는 주로 주효과의 분석에 집중하여 설명을 하고 있는 것 같습니다. 주효과만 고려한 이유는 데이터 분석의 기본적인 해석을 위해 일반적으로 단순화를 통해 명확성을 확보하는 것일 수 있습니다. 다만, 실제 현업에서는 교호작용이 변수 간의 관계를 더 잘 설명하는 경우가 많기 때문에 필요시 교호작용을 포함하여 분석할 수 있습니다.

다음 강의 및 게시물에서 유사한 주제와 관련된 사례를 확인하실 수 있습니다:

• 로지스틱 회귀 교호작용: 이 질문 답변에서는 로지스틱 회귀에서 교호작용을 고려할 때의 절차와 그 이유에 대해 다루고 있습니다.

• 작업형3에 로지스틱회귀모형 질문입니다.: 이 게시물에서는 로지스틱 회귀 분석의 기본 설정과 모델 구성 방법에 대한 논의가 이루어지고 있습니다.

교호작용의 포괄 여부는 분석의 정확력을 높이기도 하지만, 모델의 과적합 문제를 유발할 수도 있으므로, 분석의 목적에 따라 적절하게 사용하시기를 권장드립니다.

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.