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회귀분석에서 ols와 smf 기능에 대해 문의드립니다.
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OLS 모델을 적합하는 라이브러리 임포트를 아래와 같이 알고 있는데요.
statsmodels.formula. api import ols
선생님께서는 statsmodels.formula. api import smf로 쓰셨는데 동일한 기능인건가요?
formula를 만드실 때에도 아래와 같이 쓰셨는데요.
model_refit = smf.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit()
ols와 smf 같이 쓰지 않아도 학습이 잘되긴 해서 저는 ols로만 학습시키고 있는데 smf는 어떤 기능이 있는지 궁금합니다.
답변 2
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강의 영상에서
statsmodels.formula. api import ols
만 보이는데 smf는 어디서 확인했을까요?
특별한 차이가 있는 것은 아니고 함수를 불러오는 방식의 차이입니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
모레님께서 질문하신 statsmodels.formula.api.ols와 statsmodels.formula.api.smf에 대한 차이에 대해 설명드리겠습니다. 실제로 smf는 statsmodels.formula.api의 모듈을 축약해서 사용하는 방법으로, 두 표현 모두 동일한 기능을 제공합니다. 소스 코드 상에서는 smf와 ols로 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 아래의 두 코드는 기능적으로 동일합니다.
OLS 사용 예시:
from statsmodels.formula.api import ols model = ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit()SMF 사용 예시:
import statsmodels.formula.api as smf model = smf.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit()
smf는 단순히 statsmodels.formula.api을 더 짧게 나타내기 위한 방법이며, 코드의 가독성을 높이기 위해 자주 사용됩니다. 두 가지 방식 모두 ols 함수를 동일하게 사용할 수 있으며, 코드 실행 결과에는 차이가 없습니다.
해당 주제와 관련하여 유사한 질문과 답변을 보려면 이전 답변 중 “다중회귀”를 참고하시면 좋을 것 같습니다. 이 답변에서는 ols 함수와 관련된 여러 가지 활용법과 차이점에 대해 설명되어 있습니다.
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.