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  3. Python에서 결측치 다루기
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연습 문제

보정된 R-제곱 비교 및 최적 모델 선택

결측치가 보간된 DataFrame을 선형 모델로 분석할 때, 보정된 R-제곱(\(adj.R^2\)) 점수는 모델의 적합도를 가장 잘 설명합니다.

이 연습 문제에서는 앞에서 만든 각 보간 데이터셋의 선형 모델(lm_mean, lm_KNN, lm_MICE)의 \(adj.R^2\) 점수를 비교해 보겠습니다.

먼저 각 모델의 rsquared_adj 속성을 모아(DataFrame을 만들어) 깔끔하게 출력한 뒤, $adj.R^2$가 가장 큰 모델을 선택하세요.

위의 모델들은 이미 lm_mean, lm_KNN, lm_MICE로 로드되어 있습니다.

지침 1/2

undefined XP
  • 1
    • 각 모델 lm_mean, lm_KNN, lm_MICE에 대해 .rsquared_adj 속성을 사용해 rsquared_df를 만드세요.
  • 2
    • max() 함수를 사용해 rsquared_df에서 최적의 R-제곱을 구하세요. key=rsquared_df.get은 해당 점수를 가져옵니다.