벼락치기 3유형
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시간이 너무 없어서, 3유형은 선택과 집중해서 보고 가려고 합니다.
from statsmodel.formula.api import ols
model = ols('키 ~ 몸무게' , data=df).fit()
print(model.summary())
newdata = pd.DataFrame({'몸무게':[50]})
pred = model.get_prediction(newdata)
pred.summary_frame(alpha=0.05)
이 부분 말고도 볼만한 부분이 따로 볼만한 부분이 있을까요..
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. dongwon9903님, 현재 학습하시는 내용과 관련하여 도움이 될 수 있는 몇 가지 기존 질문 및 답변을 찾아드렸습니다.
import 관련 오류 해결:
- 기존 코드에서
import statsmodels.formula.api as ols로 사용하여야 하는데,from statsmodel.formula.api import ols로 사용한 것 같습니다. 이로 인해 라이브러리를 제대로 불러오지 못하는 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 추가 설명과 코드 예시는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다.
- 다른문제 (TypeError: ‘module’ object is not callable 오류 해결 방법)
- 기존 코드에서
다중 선형 회귀의 다른 중요 요소:
- 모델 학습 시에는 데이터셋을 분할하여 검증 데이터로 성능을 평가하는 과정이 중요합니다. 데이터 분할이나 모델 검증에 관한 질문들은 다음 링크들을 통해 추가 정보를 얻으실 수 있습니다.
- 4회 작업형 2번 풀이 질문있습니다.
- 작업형2 모의문제3
- 모델 학습 시에는 데이터셋을 분할하여 검증 데이터로 성능을 평가하는 과정이 중요합니다. 데이터 분할이나 모델 검증에 관한 질문들은 다음 링크들을 통해 추가 정보를 얻으실 수 있습니다.
데이터 전처리 및 EDA(Exploratory Data Analysis):
- 데이터 분석을 진행하려면 기본적인 EDA와 전처리 과정도 중요합니다. 구체적인 방법과 이유에 대한 설명이 포함된 예제는 다음 링크에서 참고하실 수 있습니다. 이는 분석의 기본기를 탄탄하게 하고, 데이터에 적합한 모델 개발을 돕습니다.
- 4회 작업형 2번 풀이 질문있습니다.
- 데이터 분석을 진행하려면 기본적인 EDA와 전처리 과정도 중요합니다. 구체적인 방법과 이유에 대한 설명이 포함된 예제는 다음 링크에서 참고하실 수 있습니다. 이는 분석의 기본기를 탄탄하게 하고, 데이터에 적합한 모델 개발을 돕습니다.
수험생 분들에게 실력을 발휘할 기회를 잘 잡기 위해서는 시간 효율적인 공부 전략이 필요합니다. 고급 기법이나 추가적으로 다뤄질 수 있는 부분들은 여유가 생길 때마다 살펴보시면 좋을 것 같습니다.
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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