해결된 질문
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
apollon3110님의 질문에 대해, 상수항을 추가하고 안 하고에 따른 다중 선형 회귀 분석에서의 (R^2) 값 변동에 대한 설명이 필요하신 것 같습니다. 말씀하신 상황에 대해 다음 자료가 도움이 될 것 같습니다.
다중회귀 분석에서 상수항을 추가하는 것은 모델이 데이터의 평균값 근처에서 시작하도록 하여, 모델의 예측값과 실제 값 사이의 차이를 줄이는 역할을 합니다. 상수합을 추가하지 않을 경우, 모델은 원점을 지나야 하기 때문에, 종종 모델의 설명력((R^2))이 감소하거나 예측 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
다음 링크는 다중 선형 회귀 분석에서 sm.OLS와 formula.api.ols 사용 방법의 차이점을 설명하며, 특히 상수항 추가의 중요성에 대해 질문한 사용자의 의문에 답변하는 내용을 담고 있습니다:
sm.add_constant()
메서드를 사용해 상수항을 모델에 포함시키는 방법을 보여줍니다. 이 답변은 상수항이 회귀 분석 결과에 미치는 영향과 상수항을 추가했을 때와 추가하지 않았을 때의 차이를 이해하는데 도움을 줍니다.저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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혹시 어느 부분을 이야기 하는걸까요? 제가 알려드린 ols는 자동으로 상수항이 추가 됩니다.
이론적인 부분을 묻는 것이라면 상수항이 없다면 반드시 모델이 원점을 지나기 때문에 적절하게 모델을 표현하기에 한계가 있습니다.