인프런 커뮤니티 질문&답변

1. 네 model.mse_resid 가능합니다.

2. model.mse_resid가 자유도로 나눴네요! (분모의 차이) 일단 이럴경우 반올림해서 값이 같은 선에서 정답을 맞출 것 같습니다. (값이 너무 다르다면 출제 확률이 낮습니다.)

    

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. bobby1994님.

1. 단순 및 다중 선형회귀 분석에서의 잔차 구하기

   • 단순 선형회귀에서 잔차는 df[종속변수] - model.predict(df['독립변수'])로 구할 수 있고, 다중선형 회귀에서도 model.resid를 사용하여 잔차를 구하는 것이 가능합니다. model.resid는 모델이 모든 데이터 포인트에 대해 예측한 값을 기초로 잔차를 자동으로 계산해주므로, 이를 활용하면 코드가 간결해집니다.
     

2. MSE 계산 방식의 차이

   • 잔차제곱 평균(MSE)을 (model.resid ** 2).mean()으로 계산할 때와 model.mse_resid로 계산할 때 차이가 발생할 수 있습니다. 이는 두 계산 방법의 기본 설정 차이 때문일 수 있습니다. model.mse_resid는 일반적으로 오류 제곱의 평균을 계산하려는 방식과는 조금 다르게 작동할 수 있으며, 데이터의 형태나 특정 모델의 설정에 따라 값이 조금 다를 수 있습니다.
     

3. 원핫 인코딩이 True, False로 변환되는 경우

   • 원핫 인코딩을 통해 범주형 변수를 변환할 때, 값이 True, False로 나오면 데이터의 특정 속성이 제대로 변환되지 않았을 가능성이 있습니다. 이를 숫자로 변환하려면 astype(int)을 활용하여 명시적으로 0/1로 변환해 줄 수 있습니다. 예를 들어, pd.get_dummies()로 인코딩한 결과에 대해 dataframe.columns = dataframe.columns.astype(int)를 사용해주시면 됩니다.
     

관련한 추가적인 이해를 돕기 위해 다음 URL에서도 유사한 답변을 확인하실 수 있습니다:

• 다중회귀에서 잔차를 resid로 구하셨는데 ..
  

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