로지스틱 회귀의 3가지 유형(예제 포함)

에 의해 벤자민 앤더슨 7월 24, 2023 가이드 댓글 0개

로지스틱 회귀는 반응 변수가 범주형인 모든 회귀 모델을 나타냅니다.

로지스틱 회귀 모델에는 세 가지 유형이 있습니다.

다음 표에는 이러한 차이점이 요약되어 있습니다.

로지스틱 회귀 모델의 유형

이 튜토리얼에서는 각 유형의 로지스틱 회귀 모델에 대한 간략한 설명과 각각의 예를 제공합니다.

이진 로지스틱 회귀 모델은 응답 변수가 두 가지 범주에만 속할 수 있는 로지스틱 회귀 유형입니다.

여기 몇 가지 예가 있어요.

예시 1: NBA 드래프트

스포츠 데이터 과학자가 예측 변수 (1) 득점, (2) 리바운드 및 (3) 어시스트를 사용하여 해당 대학 농구 선수가 NBA에 선발될 가능성을 예측한다고 가정해 보겠습니다.

응답 변수에 대해 가능한 결과는 두 가지(작성 여부)뿐이므로 데이터 과학자는 이항 로지스틱 회귀 모델을 사용합니다.

예 2: 스팸 감지

회사에서 예측 변수 (1) 단어 수와 (2) 출신 국가를 사용하여 특정 이메일이 스팸일 가능성을 예측한다고 가정해 보겠습니다.

응답 변수에 대해 가능한 결과는 두 가지(스팸 또는 비스팸)뿐이므로 회사는 이항 로지스틱 회귀 모델을 사용합니다.

다항 로지스틱 회귀 모델은 반응 변수가 세 개 이상의 범주 중 하나에 속할 수 있고 범주 간에 자연스러운 순서가 없는 로지스틱 회귀 유형입니다.

여기 몇 가지 예가 있어요.

예시 1: 정치적 선호

한 정치학자가 예측 변수 (1) 연소득과 (2) 교육 기간을 사용하여 개인이 네 명의 대통령 후보 중 한 명에게 투표할 확률을 예측한다고 가정해 보겠습니다.

반응 변수에 대해 2개 이상의 가능한 결과(4개의 잠재적 후보가 있음)가 있고 결과 사이에 자연스러운 순서가 없기 때문에 정치 과학자는 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용합니다.

예시 2: 스포츠 선호도

스포츠 분석가가 예측 변수 (1) 주당 TV 시청 시간 및 (2) 연령을 사용하여 개인이 좋아하는 스포츠로 농구, 축구 또는 야구를 선택할 확률을 예측하려고 한다고 가정해 보겠습니다.

반응 변수에 대해 가능한 결과가 2개 이상(스포츠가 3개 있음) 있으므로 스포츠 분석가는 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용합니다.

순서형 로지스틱 회귀 모델은 반응 변수가 세 개 이상의 범주 중 하나에 속할 수 있고 범주 간에 자연스러운 순서가 있는 로지스틱 회귀 유형입니다.

여기 몇 가지 예가 있어요.

예시 1: 학교 평가

대학 상담사가 예측 변수 (1) GPA, (2) ACT 점수, (3) SAT 점수를 사용하여 개인이 “나쁨”, “보통”으로 분류될 수 있는 대학에 입학할 가능성을 예측한다고 가정해 보겠습니다. . », “좋음” 또는 “훌륭함”.

반응 변수에 대해 두 개 이상의 가능한 결과(학교 품질에 대한 네 가지 분류가 있음)가 있고 결과 사이에 자연스러운 순서가 있으므로 학교 상담사는 순서형 로지스틱 회귀 모델을 사용합니다.

예 2: 영화 등급

영화 평론가가 예측 변수 (1) 총 상영 시간 및 (2) 장르를 사용하여 특정 영화가 1에서 10 사이의 등급을 받을 확률을 예측하려고 한다고 가정해 보겠습니다.

반응 변수에 대해 가능한 결과가 2개 이상(가능한 등급은 10개임) 있고 결과 사이에 자연스러운 순서가 있으므로 영화 평론가는 순서형 로지스틱 회귀 모델을 사용합니다.

다음 자습서에서는 로지스틱 회귀 모델에 대한 자세한 내용을 제공합니다.

안녕하세요. 저는 통계학 교수를 퇴직하고 전임 통계 교사로 변신한 벤자민입니다. 통계 분야의 광범위한 경험과 전문 지식을 바탕으로 Statorials를 통해 학생들에게 힘을 실어주기 위해 지식을 공유하고 싶습니다. 더 알아보기