다중회귀와 다중선형회귀 공식
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작성한 질문수 18
다중회귀와 다중선형회귀 공식이 틀린거죠?
다중회귀
import statsmodels.stats.api as sm
다중선형회귀
from statsmodels.formula. api import ols
답변 3
1
제가 from statsmodels.formula. api import ols 로 사용한 것 같은데
import statsmodels.stats.api as sm로 사용한 영상이 있나요??
sm.OLS()도 ols()같은 회귀 모델입니다. 다만
ols()는 r 포뮬라 방식을 따르고 있고,
OLS()는 사용법은 머신러닝 방식과 유사하나
상수를 직접 넣어야하는 불편함이 있어요 sm.add_constant(X)
다중회귀 다중선형회귀로 구분하기보다 OLS()와 ols() 사용법 차이가 있어요
0
다른 예시 문제를 풀다보니 그렇게 풀어야 풀이답이 나와서요
다중선형회귀분석이든 다중회귀이든 선생님이 알려주신대로
from statsmodels.formula.api import ols로 푸니까 문제집에 있는 답과 안맞아서요
회귀분석이라고 나오면 '선형' 이란 말 없어도 위에 공식으로 풀면 되나요?
로지스틱회귀모형도 from statsmodels.formula.api import
logit로만 풀면 다되는 줄 알았는데 제가 가지고 있는 문제집은 상수항 추가하는 것으로 풀어서 답이 일치가 안되네요 ㅜㅜㅜ 어떤것으로 해야할지요
상수항 추가는 번거롭다고 하셔서 그건 아예 외우지도 않았어요
0
동일한 함수이고 결과는 같아야 정상입니다. (미세한 소수 끝자리 차이 제외)
달랐다면 전처리에서 입력 데이터를 다르게 넣은 것은 아닐까요?
다른 도서에서 어떻게 설명하고 있는지는 모르겠지만 제가 설명한 방식으로 시험문제에서 이슈가 없었습니다.
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혹시나 싶어 저도 체크해봤어요
시험환경에서 아래 코드 활용시 결과는 같습니다.
import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols
import statsmodels.api as sm
# Titanic 데이터 로드
df = pd.read_csv("data/Titanic.csv")
# 필요한 데이터 전처리 (예: Null 값 처리)
df = df.dropna(subset=['Survived', 'Age', 'Fare', 'Pclass']) # Null 값 제거
# 1. ols 사용
formula_model = ols("Survived ~ Age + Fare + Pclass", data=df).fit()
# 2. OLS 사용
X = df[['Age', 'Fare', 'Pclass']]
X = sm.add_constant(X)
y = df['Survived']
manual_model = sm.OLS(y, X).fit()
# 결과 비교
print("ols")
print(formula_model.summary())
print("sm.OLS")
print(manual_model.summary())
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
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