부트캠프 프로젝트 - 구독 서비스 플랫폼 데이터 분석 프로젝트# 회귀계수에서 오즈비 계산odds_ratios = np.exp(result.params)# 오즈비 출력 odds_ratios_df = pd.DataFrame( { 'Feature': X.columns, 'Odds Ratio': odds_ratios })print(odds_ratios_df)[ 문제 상황 ]로지스틱 회귀분석 결과를 해석할 때 회귀 계수 만으로 해석하기 어렵다.[ 해결 ]오즈비를 통해 해석의 용이성을 챙길 수 있다.numpy 라이브러리에서 지수 함수 메서드인 np.exp() 를 통해 간단하게 오즈비를 구할 수 있다.로지스틱 회귀모델에서는 각 회귀계수가 로그 오즈(log-odds) 의 변화..