다중선형회귀 상수항
안녕하세요! 강의 너무 알차게 듣고있습니다. 다른게 아니라 다중선형회귀 할 때 상수항을 추가하고 안하고에 따라 R^2값이 변동되던데 무슨 차이가 있는건가요!
답변 3
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
apollon3110님의 질문에 대해, 상수항을 추가하고 안 하고에 따른 다중 선형 회귀 분석에서의 (R^2) 값 변동에 대한 설명이 필요하신 것 같습니다. 말씀하신 상황에 대해 다음 자료가 도움이 될 것 같습니다.
다중회귀 분석에서 상수항을 추가하는 것은 모델이 데이터의 평균값 근처에서 시작하도록 하여, 모델의 예측값과 실제 값 사이의 차이를 줄이는 역할을 합니다. 상수합을 추가하지 않을 경우, 모델은 원점을 지나야 하기 때문에, 종종 모델의 설명력((R^2))이 감소하거나 예측 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
다음 링크는 다중 선형 회귀 분석에서 sm.OLS와 formula.api.ols 사용 방법의 차이점을 설명하며, 특히 상수항 추가의 중요성에 대해 질문한 사용자의 의문에 답변하는 내용을 담고 있습니다:
- [다중회귀] - 이 질문은 sm.OLS와 formula.api.ols의 차이, 특히 상수항을 추가하는 방법에 대해 설명합니다. statsmodels의 OLS 클래스는 기본적으로 상수항을 추가하지 않습니다. 그래서,
sm.add_constant()메서드를 사용해 상수항을 모델에 포함시키는 방법을 보여줍니다. 이 답변은 상수항이 회귀 분석 결과에 미치는 영향과 상수항을 추가했을 때와 추가하지 않았을 때의 차이를 이해하는데 도움을 줍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만커스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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혹시 어느 부분을 이야기 하는걸까요? 제가 알려드린 ols는 자동으로 상수항이 추가 됩니다.
이론적인 부분을 묻는 것이라면 상수항이 없다면 반드시 모델이 원점을 지나기 때문에 적절하게 모델을 표현하기에 한계가 있습니다.
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