작성한 질문수 18

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정확히는 같지는 않아요! 사용방법이 조금 다릅니다.

ols로 불러오면 바로 사용가능!! (추천합니다)

from statsmodels.formula.api import ols

model = ols('y ~ x1 + x2', data=data).fit()
print(model.summary())

smf로 별칭으로 불러오면 ols를 다시 불러와야 합니다.

import statsmodels.formula.api as smf

model = smf.ols('y ~ x1 + x2', data=data).fit()
print(model.summary())

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

인옥님께서 statsmodels.formula.api.ols와 statsmodels.formula.api.smf에 대한 차이에 대해 혼동하고 계신 것 같습니다. 실제로 statsmodels 라이브러리에서 smf는 statsmodels.formula.api의 약어로 사용되는 경우가 많습니다. 동일한 기능을 하는 두 방식의 표현이라고 할 수 있습니다.

예를 들어, 아래의 두 코드는 동일하게 작동합니다:

from statsmodels.formula.api import ols

model = ols('매출액 ~ 광고비 + 플랫폼', data=df).fit()

import statsmodels.formula.api as smf

model = smf.ols('매출액 ~ 광고비 + 플랫폼', data=df).fit()

smf는 단순히 모듈명을 짧게 줄여 쓴 것이므로, ols 함수를 사용할 때 ols 모듈과 smf 모듈은 동일한 기능을 제공합니다.

보다 쉽게 이해하기 위해 과거에 유사한 질문이었던 “다중회귀” 답변을 확인해 보시면 도움이 될 수 있습니다. 이 답변에서는 ols 함수를 사용하여 다중 회귀를 수행하는 방법과 각 함수의 특징에 대한 구체적인 설명이 담겨 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.