회귀분석에서 ols와 smf 기능에 대해 문의드립니다.
OLS 모델을 적합하는 라이브러리 임포트를 아래와 같이 알고 있는데요.
statsmodels.formula. api import ols
선생님께서는 statsmodels.formula. api import smf로 쓰셨는데 동일한 기능인건가요?
formula를 만드실 때에도 아래와 같이 쓰셨는데요.
model_refit = smf.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit()
ols와 smf 같이 쓰지 않아도 학습이 잘되긴 해서 저는 ols로만 학습시키고 있는데 smf는 어떤 기능이 있는지 궁금합니다.
답변 2
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강의 영상에서
statsmodels.formula. api import ols
만 보이는데 smf는 어디서 확인했을까요?
특별한 차이가 있는 것은 아니고 함수를 불러오는 방식의 차이입니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
모레님께서 질문하신 statsmodels.formula.api.ols와 statsmodels.formula.api.smf에 대한 차이에 대해 설명드리겠습니다. 실제로 smf는 statsmodels.formula.api의 모듈을 축약해서 사용하는 방법으로, 두 표현 모두 동일한 기능을 제공합니다. 소스 코드 상에서는 smf와 ols로 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 아래의 두 코드는 기능적으로 동일합니다.
OLS 사용 예시:
from statsmodels.formula.api import ols model = ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit()SMF 사용 예시:
import statsmodels.formula.api as smf model = smf.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit()
smf는 단순히 statsmodels.formula.api을 더 짧게 나타내기 위한 방법이며, 코드의 가독성을 높이기 위해 자주 사용됩니다. 두 가지 방식 모두 ols 함수를 동일하게 사용할 수 있으며, 코드 실행 결과에는 차이가 없습니다.
해당 주제와 관련하여 유사한 질문과 답변을 보려면 이전 답변 중 “다중회귀”를 참고하시면 좋을 것 같습니다. 이 답변에서는 ols 함수와 관련된 여러 가지 활용법과 차이점에 대해 설명되어 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.
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