기본 로지스틱 회귀
영상에서는 예측 변수로 age를 포함한 로지스틱 회귀 모형을 살펴봤습니다. 이제 범주형 변수를 포함하고, 해당 매개변수 추정치를 해석하는 방법을 배워 보겠습니다.
R에서 로지스틱 회귀 모형에 범주형 변수를 포함하면, 그 범주의 수보다 하나 적은 개수의 매개변수 추정치를 얻게 됩니다. 추정치가 주어지지 않는 그 한 범주를 참조 범주(reference category)라고 합니다. 다른 각 범주의 매개변수는 관심 있는 범주와 참조 범주 사이의 대출 연체(부도) 발생에 대한 오즈비를 나타냅니다. 아직 완전히 익숙하지 않으셔도 괜찮아요. 이어지는 연습 문제에서 더 다뤄 보겠습니다!
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 신용 위험 모델링
연습 안내
- 범주형 변수
ir_cat만을 예측 변수로 사용하여log_model_cat이라는 로지스틱 회귀 모형을 만드세요. glm() 호출에는 다음 세 가지 인수가 포함되어야 합니다: loan_status ~ ir_catfamily = "binomial"data = training_set- 콘솔에서 결과를 확인해 매개변수 추정치를 확인하세요.
- 전체 데이터 세트
loan_data에서ir_cat의 구조를 다시 확인해 참조 범주가 무엇인지 알아보세요. 이를 위해table()함수를 사용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build a glm model with variable ir_cat as a predictor
# Print the parameter estimates
# Look at the different categories in ir_cat using table()