실생활에서 로지스틱 회귀를 활용한 4가지 예

로지스틱 회귀는 응답 변수가 이진일 때 회귀 모델을 맞추는 데 사용하는 통계 방법입니다.

이 튜토리얼에서는 실제 생활에서 로지스틱 회귀를 사용하는 네 가지 예를 보여줍니다.

실제 로지스틱 회귀 예제 #1

의학 연구자들은 운동과 체중이 심장마비 발생 가능성에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 예측 변수와 심장마비 발생 가능성 사이의 관계를 이해하기 위해 연구자들은 로지스틱 회귀 분석을 수행할 수 있습니다.

모델의 반응 변수는 심장 마비이며 두 가지 잠재적 결과가 있습니다.

• 심장 마비가 발생합니다.
• 심장 마비가 발생하지 않습니다.

모델의 결과는 운동과 체중의 변화가 특정 개인의 심장 마비 가능성에 어떻게 영향을 미치는지 연구자들에게 정확하게 알려줄 것입니다. 연구자들은 또한 적합화된 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 특정 개인의 체중과 운동 시간을 기반으로 심장 마비가 발생할 가능성을 예측할 수 있습니다.

실제 로지스틱 회귀 예제 #2

연구자들은 GPA, ACT 점수 및 AP 과정 수강 횟수가 특정 대학에 합격할 가능성에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 예측 변수와 수용 가능성 사이의 관계를 이해하기 위해 연구자는 로지스틱 회귀 분석을 수행할 수 있습니다.

모델의 응답 변수는 “수용”이며 두 가지 잠재적 결과가 있습니다.

• 학생이 받아들여집니다.
• 학생은 받아들여지지 않습니다.

모델의 결과는 연구자에게 GPA, ACT 점수, AP 과정 수의 변화가 특정 개인이 대학에 합격할 가능성에 어떻게 영향을 미치는지 정확하게 알려줍니다. 연구자들은 또한 적합 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 GPA, ACT 점수 및 수강한 AP 과정 수를 기반으로 특정 개인이 합격할 확률을 예측할 수 있습니다.

로지스틱 회귀의 실제 예 #3

회사에서는 단어 수와 출신 국가가 이메일이 스팸일 가능성에 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 이 두 예측 변수 사이의 관계와 이메일이 스팸일 가능성을 이해하기 위해 연구자들은 로지스틱 회귀 분석을 수행할 수 있습니다.

템플릿의 응답 변수는 “스팸”이 되며 다음과 같은 두 가지 잠재적 결과가 있습니다.

• 이메일이 스팸입니다.
• 이메일은 스팸이 아닙니다.

모델의 결과는 단어 수와 출신 국가의 변화가 특정 이메일이 스팸일 가능성에 어떤 영향을 미치는지 회사에 정확히 알려줍니다. 또한 회사는 적합 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 단어 수와 발송 국가를 기반으로 특정 이메일이 스팸일 가능성을 예측할 수 있습니다.

실제 로지스틱 회귀 예제 #4

신용 카드 회사는 거래 금액과 신용 점수가 특정 거래가 사기일 가능성에 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 이 두 예측 변수 사이의 관계와 거래가 사기일 가능성을 이해하기 위해 회사는 로지스틱 회귀를 수행할 수 있습니다.

모델의 응답 변수는 “사기”이며 두 가지 잠재적인 결과를 갖게 됩니다.

• 거래가 사기입니다.
• 거래는 사기가 아닙니다.

모델의 결과는 거래 금액과 신용 점수의 변화가 특정 거래가 사기일 가능성에 어떻게 영향을 미치는지 정확하게 비즈니스에 알려줍니다. 또한 회사는 적합 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 거래 금액과 거래를 한 사람의 신용 점수를 기반으로 특정 거래가 사기일 가능성을 예측할 수 있습니다.