꿈라CBT다음 로지스틱 회귀분석 결과에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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\(Logit(P) = -4.2 + 0.9 \times X1 - 0.5 \times X2\)
회귀계수 p-value : X1 < 0.001, X2 = 0.41
정확도(Accuracy) = 0.85, AUC = 0.89
- 1전체 정확도가 0.85로 높으므로 모형에 포함된 두 변수는 모두 유의한 예측 변수라고 볼 수 있다.
- 2X1의 회귀계수가 양수이고 p-value가 0.001 미만이므로, X1이 커질수록 사건이 발생할 확률이 유의하게 높아진다.
- 3X2는 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의하지 않다.
- 4AUC가 0.89이므로 이 모형의 분류 성능은 양호한 수준으로 볼 수 있다.