110강 회귀_8번 문의

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두 값이 다른 이유는 분모가 다르기 때문입니다.

• model.mse_resid → SSR / (n - k - 1) (자유도로 나눔, 통계적 방식)

• mean_squared_error → SSR / n (전체 샘플 수로 나눔, sklearn 방식)

둘 다 틀린 값이 아니라 계산 방식이 다른 것입니다.

질문 듣고보니 통계 문제니 model.mse_resid를 사용하는 것이 맞겠네요!

다만 이렇게 된다면 수식을 알려주거나 또는 출제 가능성이 떨어질 것 같습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 13thfiend님.

회귀 분석에서 MSE(Mean Squared Error)는 예측값과 실제값 간의 오차를 제곱한 평균을 의미하며, 모델의 예측 성능을 평가하는 중요한 지표입니다. model.mse_resid와 다른 방식으로 계산한 MSE 값이 다른 이유는 라이브러리나 계산 방법에 따른 차이로 생각할 수 있습니다.

• model.mse_resid는 statsmodels 라이브러리를 통해 계산된 잔차 제곱합을 자유도로 나눈 값으로, 이는 특정 라이브러리의 설정에 따라 약간의 차이가 있을 수 있습니다.
  
• 일반적인 방식으로 MSE를 구하려면 배열로 잔차를 직접 계산해 제곱 후 평균을 구하는 방법을 사용할 수 있습니다.
  

import numpy as np

# residuals 배열 계산: 실제값(y_true)과 예측값(y_pred)의 차이
residuals = y_true - y_pred  
mse = np.mean(np.square(residuals))

또는 sklearn.metrics 라이브러리를 사용하여 다음과 같이 인코딩할 수 있습니다:

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

각 방법을 선택할 때는 코드의 명확성이나 특정 라이브러리 사용의 편의성을 살피며 결정할 수 있습니다. 간편함과 명확성을 위해 보통은 sklearn 라이브러리를 사용하는 것을 추천드립니다.

비슷한 문제와 답변에 대한 좀 더 자세한 내용을 알고 싶으시다면 아래의 링크를 참고해 주세요:

• 왜 sklearn과 statsmodels의 결과값이 다른가요?
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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