Channi Studies

지난 포스트에서는 OLS, 최소 제곱법에 대해서 간단하게 알아보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) - 5 | Ordinary Least Squares (최소제곱법)저번 포스트에서는 SST, SSR, SSE의 관계에 대해서 알아보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) - 4 | SST = SSR + SSE저번 포스트에서는 선형 회귀 모델을 디자인 하는 과정에서 StatsModels 라이브러리를 활code-studies.tistory.com 이번 포스트에서는 결정계수, R Squared에 대해서 알아보겠습니다.4번 포스트에서 SST (Total Variability) = SSR (Explained Variability) + SSE (Unexplained Variabil..

저번 포스트에서는 SST, SSR, SSE의 관계에 대해서 알아보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) - 4 | SST = SSR + SSE저번 포스트에서는 선형 회귀 모델을 디자인 하는 과정에서 StatsModels 라이브러리를 활용하여 얻을 수 있는 Coefficient Table에 대해서 알아보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) -3 | Coefficients Tablecode-studies.tistory.com 이번 포스트에서는 3번 포스트에서 알아보던 표에서 아직 다루지 못한 부분들을 알아보고, 최소제곱법을 알아보겠습니다.coefficient table에 대해서는 기존 포스트에서 다루었으니, 아직 안 보셨다면 보고 오심을 추천합니다. Linear Regr..

저번 포스트에서는 선형 회귀 모델을 디자인 하는 과정에서 StatsModels 라이브러리를 활용하여 얻을 수 있는 Coefficient Table에 대해서 알아보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) -3 | Coefficients Table저번 포스트에서는 statsmodels를 활용하여 Simple Linear Regression 모델을 디자인 해 보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) - 2 | Simple Linear Regression (단순 선형 회귀)저번 포스트에서는 선형 회귀에서code-studies.tistory.com 이번 포스트에서는 우리가 만든 선형 회귀 모델의 분산을 평가하는 몇가지 방법을 가볍게 알아보겠습니다. 우리의 회귀 모델 ŷ = b..

저번 포스트에서는 statsmodels를 활용하여 Simple Linear Regression 모델을 디자인 해 보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) - 2 | Simple Linear Regression (단순 선형 회귀)저번 포스트에서는 선형 회귀에서 주로 사용되는 패키지들에 대해서 간략하게 알아보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) - 1 | 패키지 알아보기이번 포스트에서는 파이썬을 사용해서 기초적 선code-studies.tistory.com 이번 포스트에서는 sm.OLS(y, x).fit()로 얻어진 result에 result.summary()를 했을 때 보여지는 표에 대해서 알아보겠습니다.해당 내용은 위 포스트에서 가볍게 다루었으니, 모르신다면 잠깐 ..