빅데이터분석기사 실기 신유형(작업형 3유형) 함께 풀어보아요. (No 포기)

#빅분기 실기 신유형 #빅분기 유형3 #빅분기 실기 예시문제
** 작업한 코드 올려드립니다. ^^ **
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data/Titanic.csv")
#print(df.info())
#print(df.head())
#1번 문제
from scipy.stats import chi2_contingency
table = pd.crosstab(df.Gender, df.Survived)
chi2, p_val, dof, exp = chi2_contingency(table)
#print(round(chi2,3)) #260.717
#print(p_val) #귀무 가설 기각
#2번 문제
from statsmodels.formula.api import logit
result1 = logit('Survived ~ Gender+SibSp+Parch+Fare', data=df).fit().summary()
#print(result1) #-0.201
#3번 문제
import numpy as np
result2=logit('Survived ~ Gender+SibSp+Parch+Fare', data=df).fit().params
print(result2)
print(np.exp(result2)) #0.702

[@hansolle332]

😊😊 설명이 넘 좋습니다.

[@user-sc6ud8wi7o]

와...! 진짜 여러 실기 풀이영상을 봤는데 이 영상이 제일 깔끔하고 이해하기 쉽게 설명해주시는 것 같아요 정말 감사합니다🙏 2유형도 영상 기다리겠습니다😊

[@LofiNook-md1ww]

강의를 들으니까 문제들이 되게 쉽게 느껴지네요 😁

[@LEE0616]

교수님 감사합니다 덕분에 공부가 잘 되고 있어여!!

[@fantapoy]

잘봤습니다 꼭 합격할게여!

[@user-er8oy7rk2l]

좋은 풀이 설명 감사합니다! 로지스틱회귀분석의 방법중에 sklearn을 갖고 분석을 실행 후에 coef 값을 사용해도 결과에 차이가 없을까용?

[@aiaiyouknow1063]

제가 영상에 올려드린 방법대로 코딩하시는것을 추천드립니다~!

[@sjsj760]

와~~막막해서 포기하고 있던 3유형 넘 쉽게 잘 설명해주셔서 공부시작했습니다...근데 기출문제 중에 훈련용 데이터로 로지스틱 회귀모형을 만들라는게 있는데 그거는 혹시 어떻게 하는지 알려주실수 있을까요??🙏🙏🙏

[@aiaiyouknow1063]

2유형에서 분석모델 만들고 성능확인하듯이 로지스틱 회귀모형 만들어서 분석하고 결과 확인하는것으로 교재에 설명해두었습니다~!

[@user-ts7xm4mf6n]

선생님 도움 많이 되었습니다 감사합니다 혹시 2유형 풀이 영상도 있을까요 ?

[@aiaiyouknow1063]

앗! 2유형 영상은 따로 없었으나 빠른 시일 내에 한 번 올려볼게요! ^^

[@user-pu9yq2go7t]

문제 2번이랑 3번 결과 나중에 나타낼때 소수 셋째자리 까지 나타내라고 했는데 round 함수 안써도되나욤?

[@aiaiyouknow1063]

3유형은 답안을 답안제출화면에 작성해서 제출하는 형식이라서 답 도출되면 직접 반올림하셔도되고 round함수 써서 결과값 확인하시고 제출하셔도되요~

[@user-pu9yq2go7t]

@@aiaiyouknow1063 감사합니다 ㅎㅎ!

[@9D5P]

로짓에서 summary 에서 이미 coef 나오는데 거기 있는 값을 긁어서 exp 하면 안되나요? 굳이 왜 params를 한번 더 해서 보는걸까요?

[@aiaiyouknow1063]

그렇게 하셔도 되요. 다양한 방법을 설명드리기 위함이었습니다~!

[@ade6246]

이 문제에서 이탈도 구하는 코드를 작성한다면, 어떻게 될까요...?

[@aiaiyouknow1063]

일반화 선형 모형인 glm 함수를 사용해서 분석해볼 수 있겠죠? 해당 내용은 실기 교재에 나와 있습니다~!

[@Kelly-eb8li]

2번이요 반올림하면 숫자가 더작아지나요 마이너스라서

[@aiaiyouknow1063]

네 맞습니다~